[发明专利]联合多天线的稀疏贝叶斯学习的用户检测方法及系统在审
| 申请号： | 201711023357.1 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN107769824A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 张秀军;王玉锋;肖立民;周世东 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H04B7/0404 | 分类号： | H04B7/0404;H04B7/0456;H04L25/02 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联合多天线的稀疏贝叶斯学习的用户检测方法及系统，包括将待检测活跃用户对应的复数化系统模型转换为实数化系统模型，将实数化多天线系统模型的活跃用户标志向量转换为块稀疏的列向量；利用块稀疏的列向量与接收导频向量的迭代得到方差γi，块稀疏的列向量中的每一个分量均满足0均值；设定迭代终止条件，迭代终止条件包括最大迭代次数和信道估计精度；对方差γi进行最大迭代次数的迭代贝叶斯学习；判断方差γi是否符合迭代终止条件；如果符合迭代终止条件，则确定迭代过程中的均值向量作为返回值以得到待检测活跃用户的位置及信道相应向量。本发明可以很好地降低导频开销，具有很好的信道估计精度，为SCMA数据解调提供良好的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 天线 稀疏 贝叶斯 学习 用户 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种联合多天线的稀疏贝叶斯学习的用户检测方法，其特征在于，包括：将待检测活跃用户对应的复数化系统模型转换为实数化多天线系统模型，将实数化多天线系统模型的活跃用户标志向量转换为块稀疏的列向量；联合多天线利用所述块稀疏的列向量与接收导频向量的迭代得到方差γi，其中，所述块稀疏的列向量中的每一个分量均满足0均值；设定迭代终止条件，其中，所述迭代终止条件包括：最大迭代次数和信道估计精度；对所述方差γi进行所述最大迭代次数的迭代贝叶斯学习；判断方差γi是否符合所述迭代终止条件；如果符合所述迭代终止条件，则确定迭代过程中的均值向量作为返回值以得到所述待检测活跃用户的位置及信道相应向量。
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