一种基于深度学习信道预测的预编码方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度学习信道预测的预编码方法，属于信道预编码技术领域。该方法包括：分别对上行信道和下行信道进行F范数标准化以实现数据预处理；构建神经网络的输入输出方案：采用上行信道作为模型输入，以下行信道作为模型输出；采用损失函数计算网络损失；利用反向传播对所设计的网络模型进行参数更新，并重复该步骤；将网络预测输出的下行信道通过WMMSE计算得到预编码矩阵。本发明能实现利用有限的上行信道信息对下行信道进行预编码，从而避免大量的通信开销和时间延迟。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习信道预测的预编码方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113162665A
申请号 ：
CN202110362761.1
公开（公告）日 ：
2021-07-23
申请日 ：
2021-04-02
授权号 ：
CN113162665B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
杨悦张海鹏宋瑞良李捷
申请人 ：
中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请人地址 ：
河北省石家庄市中山西路589号第五十四所北研中心
代理机构 ：
河北东尚律师事务所
代理人 ：
王文庆
优先权 ：
CN202110362761.1
主分类号 ：
H04B7/0456
IPC分类号 ：
H04B7/0456 H04B17/391 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2021-08-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 7/0456
申请日 : 20210402
申请日 : 20210402
2021-07-23 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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