[发明专利]一种基于智能迭代初值选择的信道机器学习估计方法在审
| 申请号： | 202011402362.5 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112600771A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 潘甦;陈晨阳 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B7/0413;G06F30/27;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于智能迭代初值选择的信道机器学习估计算法，主要的步骤如下：(1)使用混合高斯模型(GMM)对信道的概率模型进行建模；(2)使用最优贝叶斯参数估计进行信道估计；(3)使用改进的K‑means算法来确定迭代过程的初值；(4)利用近似消息传递算法(AMP)来求解步骤(2)中所涉及到的边缘概率密度函数；(5)使用期望最大算法(EM)迭代求解高斯混合模型中的参数。本发明充分利用了信道的样本信息，对其进行聚类，取代期望最大算法(EM)的部分迭代过程来确保迭代更快的收敛速度和更好的MSE性能，同时根据波束域信道增益的稀疏特性，采用最优贝叶斯参数估计算法对信道进行估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 初值 选择 信道 机器 学习 估计 方法 | ||
【主权项】：
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