摘要
本发明公开了一种超可靠低时延蜂窝车联网通信的OTFS调制收发机系统与方法。在本发明中,一个多天线基站作为发射端,多个单天线车辆作为接收端,两者组成了多输入单输出的下行通信系统;本发明采用了OTFS调制方案,通过将符号调制至时延‑多普勒域,解决了蜂窝车联网中高移动性信道带来的多普勒频移和时延扩展问题;本发明利用DDT深度学习模型提取历史时延‑多普勒域信道状态信息中的时间‑空间特征,从而在发射端实现预测性波束赋形设计;本发明在接收端采用了时延‑多普勒域信道估计和信号检测,最大程度地降低了计算复杂度。与现有技术相比,本发明具有明显的优越性,有效兼顾了蜂窝车联网中的高可靠和低时延通信需求。
技术关键词
蜂窝车联网
收发机系统
深度学习模型
波束赋形矩阵
下行通信系统
低时延
通信方法
二维网格数据
多普勒
卷积神经网络提取
信号检测算法
天线基站
信道状态信息CSI反馈
信道估计算法
多输入单输出
空间分布特征
接收端
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智能配变终端
深度学习组合模型
数据处理方法
深度学习模型
长短期记忆网络
电解槽内电解质
预焙阳极铝电解
深度学习模型
区域电流密度
实时监测系统
量化评价方法
深度学习模型
遥感图像数据
照度
分辨率
判别检测方法
深度学习模型
风扇异音
短时傅里叶变换
风扇转速信号