一种基于深度学习和脏纸编码的MISO系统波束形成设计方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习和脏纸编码的MISO系统波束形成设计方法，假定信道状态信息是已知的，在脏纸编码条件下，该方法按以下步骤进行：1)设计波束形成网络BFNet，BFNet包括两部分：深度神经网络模型和波束形成恢复模型；2)利用已知算法获得深度神经网络模型所需要的训练样本集，并进行优化训练；3)训练完成后，在深度神经网络模型中利用信道状态信息生成关键向量；4)在波束形成恢复模型中利用上下行链路对偶知识计算下行功率分配，利用信道状态信息、关键向量与下行功率构造波束成形矩阵。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习和脏纸编码的MISO系统波束形成设计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114389730A
申请号 ：
CN202111589145.6
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵海涛靳鑫娄兴良夏文超倪艺洋朱洪波
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 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
刘莎
优先权 ：
CN202111589145.6
主分类号 ：
H04B17/382
IPC分类号 ：
H04B17/382 H04W16/28 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 17/382
申请日 : 20211223
申请日 : 20211223
2022-04-22 ：
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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