一种在大规模MIMO中基于改进GAN网络的信道估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明所述的是一种在大规模MIMO系统中基于改进GAN网络的信道估计算法，其考虑在一比特上行多用户大规模MIMO系统中进行基于深度学习的信道估计时，为了提高性能，提出采用改进生成对抗网络的信道估计方法；在该方法中，引入随机量化方法来改进GAN网络的输入，使输入数据更加真实；通过对生成器和判别器分别引入惩罚项来生成新的优化目标函数，使网络优化方向正确，并由模型仿真确定网络结构。GAN网络利用先验的信道估计观测值来学习从量化测量值到信道的非平凡映射；对生成器和判别器进行对抗训练来预测更真实的信道。数值仿真结果，从归一化均方误差(NMSE,Normalized Mean Squared Error)的角度表明,该方法明显提高了大规模多输入输出系统信道估计的准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种在大规模MIMO中基于改进GAN网络的信道估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114268388A
申请号 ：
CN202111580268.3
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
傅友华王秀秀
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区文苑路9号
代理机构 ：
南京正联知识产权代理有限公司
代理人 ：
张玉红
优先权 ：
CN202111580268.3
主分类号 ：
H04B17/309
IPC分类号 ：
H04B17/309 H04B17/00 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 17/309
申请日 : 20211222
申请日 : 20211222
2022-04-01 ：
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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