[发明专利]一种基于深度学习的MIMO解码方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910125325.5 | 申请日： | 2019-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN109921882B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 王滔滔;张立豪;张胜利;汪炜;岳力 | 申请（专利权）人： | 深圳市宝链人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00;H04B7/0413;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的MIMO解码方法、装置及存储介质，通过构建MIMO解码的训练数据集合，训练数据集合中包括多个训练数据；然后基于训练数据集合对神经网络进行训练，得到训练完成的神经网络模型；在接收到待解码MIMO信号时，将待解码MIMO信号输入至神经网络模型进行MIMO解码，然后得到神经网络模型所输出的MIMO解码结果。通过本发明的实施，基于深度学习来设计用于联合MIMO检测和信道解码的神经网络模型，将MIMO检测和信道解码视为联合解码过程，并且通过训练来改善神经网络模型所输出结果的近似性，保证了MIMO解码的整体性能，具有更高的解码准确性以及更快的解码速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 mimo 解码 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的MIMO解码方法，其特征在于，包括：构建多输入多输出MIMO解码的训练数据集合，所述训练数据集合中包括多个训练数据；基于所述训练数据集合对神经网络进行训练，得到训练完成的神经网络模型；在接收到待解码MIMO信号时，将所述待解码MIMO信号输入至所述神经网络模型进行MIMO解码，然后得到所述神经网络模型所输出的MIMO解码结果。
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