[发明专利]一种基于卷积神经网络的混合波束形成方法有效
| 申请号： | 202110503100.6 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113242072B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 杨绿溪;张天怡;徐佩钦;周鑫;李春国;黄永明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;H04B17/391;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 孙建朋 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的混合波束形成方法，包括以下步骤，仿真产生信道状态信息，求解每条信道状态信息下对应的最佳的模拟波束合成矩阵，数字波束合成矩阵、模拟波束形成矩阵和数字波束形成矩阵，以此生成数据集；搭建模拟波束合成矩阵估计网络模型，初始化模拟波束合成矩阵估计网络的参数；针对模拟波束合成矩阵估计任务对网络进行训练，并保存训练后的模拟波束合成矩阵估计网络模型；将信道矩阵输入模拟波束合成矩阵估计网络中，输出模拟波束合成矩阵，得到数字波束合成矩阵、模拟波束形成矩阵和数字波束形成矩阵。本发明直接利用信道状态信息通过卷积神经网络输出最佳的模拟波束合成矩阵，降低了波束形成的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 混合 波束 形成 方法 | ||
【主权项】：
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