极化可重构天线的重构方法、系统和电子设备
公开
摘要
本申请涉及天线优化的领域，其具体地公开了一种极化可重构天线的重构方法、系统和电子设备，其采用基于深度学习技术的卷积神经网络模型来挖掘出多天线的空域相关性之间的关联特征，并且考虑到多天线之间的时域和频域相关性特征，在本申请中进行基于时域和频域相关性特征的修整以得到备选子集作为最优选择的概率，进而也就能够根据最优选择的概率从多个天线中选择使通信性能最优的天线子集。通过这样的方式，可以减少电路的通路，从而能够降低天线选择的复杂度，并且这样还能够优化通信的性能，进而使得通信的质量更高。
基本信息
专利标题 ：
极化可重构天线的重构方法、系统和电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611391A
申请号 ：
CN202210225679.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄小杰
申请人 ：
上海溪郝电子有限公司
申请人地址 ：
上海市徐汇区罗秀路213弄112号1幢2层205室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210225679.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
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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