摘要
本发明公开了一种非理想CSI下基于DLDB‑CNN的大规模MIMO混合预编码方法,包括以下步骤:步骤一:构建通信系统基础框架,明确预编码应用环境与约束条件;步骤二:本方案构建DLDB‑CNN神经网络,以信道矩阵作为神经输入,自适应地生成数字和模拟预编码矩阵的可行解,从而提升系统的整体表现;步骤三:神经网络离线训练完成后,网络的所有参数(包括权重和偏置等)被确定并保存为模型;本发明的有益效果是能够有效解耦数字预编码与模拟预编码的联合优化过程,增强神经网络对非理想信道状态信息的鲁棒表征能力,进而提升系统在信道估计误差条件下的频谱效率性能。
技术关键词
混合预编码方法
预编码矩阵
数字预编码器
理想信道状态信息
发射端
全局平均池化
估计信道状态信息
大规模MIMO系统
提升系统
线性天线阵列
稀疏重构算法
接收端
信道估计误差
功率
系统为您推荐了相关专利信息
天线接收器
MIMO预编码
节点特征
消息传递网络
邻居
量子密钥分发设备
路由器
单车服务器
会话
分块算法
辅助车
编码传输方法
Chirp信号
线性信道估计算法
车联网通信系统
恒压控制方法
等效电路模型
接收线圈
仿真模型
接收端