[发明专利]深度学习的压缩感知大规模MIMO信道估计方法及系统在审
| 申请号： | 202110772513.4 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113595941A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;黄源;何鎏璐;王枭;程彤彤;隋永波 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B7/0413;H04L5/14 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的压缩感知FDD大规模MIMO系统稀疏信道估计方法及系统，属于无线通信系统导频辅助的信道估计技术领域，其中，方法的实现包括：基于深度学习，即卷积重构网络ConCSNet，在不需要稀疏度的情况下，本发明通过数据驱动的方式，利用ConCSNet求解测量向量y到信号h的逆变换过程，从而解决压缩感知框架下的欠定最优化问题，并实现对原始稀疏信道的重构。仿真结果表明，通过本发明能更快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO系统的信道状态信息。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 压缩 感知 大规模 mimo 信道 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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