一种基于自注意机制的深度学习信道估计方法
公开
摘要
本发明公开了一种多输入多输出正交频分复用系统下基于自注意机制的深度学习信道估计方法，特征是利用时频域信道冲激响应之间的相关性，通过采用自注意力机制模块能够有效地提取信道特征信息，从而构建一个全局依赖的特征映射，利用深度学习的方法，能够深层次的学习到时频域信道冲激响应之间的相关性。信道估计的结果和现有的多输入多输出正交频分复用系统的信道估计结果相比在准确性上有理想的提升。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自注意机制的深度学习信道估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114598575A
申请号 ：
CN202210239196.4
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵嗣强邱玲许逸丰
申请人 ：
中国科学技术大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区金寨路96号
代理机构 ：
安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
代理人 ：
汪祥虬
优先权 ：
CN202210239196.4
主分类号 ：
H04L25/02
IPC分类号 ：
H04L25/02 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
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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