摘要
本发明涉及无线通信技术领域,公开了无蜂窝大规模MIMO预编码方法及系统,方法包括:构建无蜂窝大规模MIMO系统;接入点随机生成瑞利分布的信道状态信息,根据信道状态信息,将FP预编码算法深度展开为神经网络,以基于各接入点生成本地模型;根据速率函数构造联邦学习的损失函数,并设置收敛目标;对本地模型进行联邦学习训练,信道状态信息作为联邦学习训练输入的数据集;对本地模型参数进行聚合直至目标函数达到收敛,获得最优的预编码输出。将分布式联邦学习和FP预编码算法相结合,更好地利用有限的回程链路容量,进一步优化无蜂窝大规模MIMO系统的下行链路数据传输性能,提高了回程链路容量受限的总频谱效率,减轻前传负担。
技术关键词
信道状态信息
接入点
大规模MIMO系统
计算机可执行指令
编码算法
回程链路容量
中央处理器
天线
参数
随机梯度下降
无线通信技术
速率
数据
矩阵
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数据分析方法
大语言模型
样本
生成图表
广告营销技术
机器翻译模型
参数分配方法
语言模块
多语言
计算机可执行指令
决策树模型
轨迹点数据
卡尔曼滤波方法
处理器
计算机可执行指令