[发明专利]一种无线信道状态信息获取方法

权利要求书

1.一种无线信道状态信息获取方法，采用了自适应结构超限学习机ASELM算法；其特征在于，通过对超限学习机ELM算法中隐藏神经元数量进行优化从而使得ELM的网络结构能够有效适应信道状态数据的变化特点，进而取得更优的预测效果；

改进的ELM算法训练和预测过程如下：

训练过程：设定需求预测精度，设定预测窗口的长度，算法通过设定一定长度的预测窗口和预测窗口的滑动步长来取得良好的预测效果，经过训练，算法可以根据预测的精度需求自适应的调节其内部的神经网络结构，从而实现预测精度和预测时间联合优化，由于满足需求的隐藏神经元个数在一定区间内预测误差相近；在一定隐藏神经元数量区间内，将任意隐藏神经元数量值处的预测结果近似认为是整个组所有隐藏神经元数量值的对应的预测效果，并采取分组搜索的方式进行最佳隐藏神经元个数的快速搜索，通过对比不同隐藏神经元数量典型值所对应的测试集的归一化均方误差NMSE值，来判定是否该典型值的预测效果达到了需求预测精度；如果达到需求预测精度则立即停止搜索新的参数，即找到满足精度需求的最小的典型值；

预测过程：将算法的参数设置为上面训练过程中得到的典型值，输出信道预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种无线信道状态信息获取方法，其特征在于，通过分组搜索的方式，快速对参数进行筛选和优化，从获得满足需求预测精度的信道预测结果。

3.根据权利要求1所述的一种无线信道状态信息获取方法，其特征在于，所述的无线信道状态信息获取方法通过重新训练的方式进行预测精度的校准。

4.根据权利要求1所述的一种无线信道状态信息获取方法，其特征在于，所述方法用于前向信道预测、后向信道预测、预编码、预均衡、天线选择、发端调度以及自适应传输中的任意一种。

5.根据权利要求2所述的一种无线信道状态信息获取方法，其特征在于，所述方法用于前向信道预测、后向信道预测、预编码、预均衡、天线选择、发端调度以及自适应传输中的任意一种。