摘要
本申请提供一种反射信道矩阵预测模型训练方法和反射信道矩阵获取方法,训练方法包括:获取第一反射信道矩阵以及第二反射信道矩阵;第一反射信道矩阵为基站接收的,标准智能超表面反射的训练信号的信道信息;第二反射信道矩阵为基站接收的,目标智能超表面反射的训练信号的信道信息;根据第二反射信道矩阵中的损坏信道,对第一反射信道矩阵和第二反射信道矩阵进行分块处理、信道矩阵提取和矩阵拼接,得到第一信道矩阵训练样本和第二信道矩阵训练样本;根据多个第一信道矩阵训练样本和多个第二信道矩阵训练样本对深度学习网络进行训练,得到目标智能超表面的反射信道矩阵预测模型,可以准确预测信道损坏的智能超表面的反射信号的反射信道矩阵。
技术关键词
信道
预测模型训练方法
分块
超表面
矩阵获取方法
深度学习网络
数据
基站
信号
依序
关系
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模态特征
点云
特征提取网络
投影模块
协方差矩阵
网络部署方法
无人机模型
深度强化学习算法
地面
建筑物
立体光刻
神经网络模型
分块
图像匹配
存储程序代码
码编码器
消息
高斯滤波器
非易失性存储介质
信号