大规模MIMO系统基于时频联合相关性的信道预测方法和系统

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摘要

本发明公开大规模MIMO系统基于时频联合相关性的信道预测方法和系统，属于大规模MIMO无线通信领域。本发明根据实测数据的弱时域相关性和强频域相关性特点，提出了一种基于卷积长短期记忆网络的时频结合信道预测方法，Convolutional LSTM是一种能够同时提取时域和频域特征的深度学习模型，它通过输入的卷积结构提取信道的频域特征，同时利用内部LSTM结构来提取信道的时域特征，将频域上的信道特征应用于时域上的信道预测，从而达到时频联合的信道预测的效果。该方法同时结合时域和频域的特性来对信道进行预测，利用频域的强自相关性来提升时域预测的精度。与现有的仅利用时域相关性进行信道预测的方法相比，所提出的方法具有较高的信道预测的精度。

基本信息

专利标题：

大规模MIMO系统基于时频联合相关性的信道预测方法和系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113595666A

申请号：

CN202110788681.2

公开（公告）日：

2021-11-02

申请日：

2021-07-13

授权号：

CN113595666B

授权日：

2022-05-20

发明人：

彭薇徐康谢一梅江涛

申请人：

华中科技大学

申请人地址：

湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

代理机构：

华中科技大学专利中心

代理人：

胡秋萍

优先权：

CN202110788681.2

主分类号：

H04B17/391

IPC分类号：

H04B17/391 H04B7/0413 G06N3/08 G06N3/04