[发明专利]基于深度卷积神经网络的太赫兹超大规模信道估计方法有效
| 申请号： | 202110715991.1 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113271270B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 韩充;陈宇航;燕龙飞 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B10/90 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的太赫兹超大规模信道估计方法，以子阵列为单位，在子阵列内部采用平面波建模，在子阵列之间，采用球面波信道建模；通过深度卷积神经网络估计模型中参考子阵列之间的发射角、到达角、传播距离以及路径增益；利用得到的信道参数，结合子阵列之间的几何关系，推导出参考子阵列与其余子阵列之间的信道参数，并恢复信道矩阵。本发明结合平面波与球面波进行准确的三维信道建模，实现信道建模的高精度和低复杂度的同时根据建立的信道模型，提出相匹配的信道估计算法，以有效建立通信信道和实现最优通信系统资源分配，充分发挥太赫兹通信系统的潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 赫兹 超大规模 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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