一种基于NSGA2算法训练的AMP检测算法和实施该算法的...
实质审查的生效
摘要
本发明提供的基于NSGA2(非支配多目标优化遗传算法)训练的AMP检测算法和系统，将用户比特流映射到相应星座点；对信号作ISFFT变换，把信号映射到时频域中再经IFFT变换，把时频域信号转换为时域信号流；将时域信号流经过Jakes信道模型；取出每个用户的频域信号作SFFT变换得到相应的时延多普勒信号；将得到的信号进行AMP迭代检测，计算最小MSE，当MSE小于阈值时中止迭代；完成当前信号解调过程，依据迭代次数趋势图确立固定迭代次数，通过遗传算法多目标优化得到最优参数；将最优参数放入AMP检测算法进行检测。本发明通过计算迭代收敛率，在兼顾性能的同时确立最佳迭代次数，每层迭代的收敛因子看作独立参数，通过NSGA2算法训练出的参数对比固定参数有效性能提升。
基本信息
专利标题 ：
一种基于NSGA2算法训练的AMP检测算法和实施该算法的系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114337876A
申请号 ：
CN202111664065.2
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
侯晓赟赵健博
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 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
姚姣阳
优先权 ：
CN202111664065.2
主分类号 ：
H04B17/336
IPC分类号 ：
H04B17/336 H04B17/391 H04L27/34
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 17/336
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 ：
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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