CN111277312B - 基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法 - Google Patents

基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，通过固定子阵结构简化射频预编码矩阵和射频合并矩阵，相比于现有其他技术，大幅减少了移相器的需求，降低了硬件依赖，同时也降低了故障率；通过构建一种将复数的实部、虚部分别输入，而又与下层神经元全连接的神经网络，相较于传统需要将实部和虚部分开两个网络处理的方法，节省了计算资源；进而通过权值和偏置参数共享式虚部神经元和实部神经元节点表达式的设计，减少了一半的网络参数，大幅度降低了系统复杂度，节省了硬件资源，同时增快了运算速率，提高了实时性。

Description

基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法
技术领域
本发明属于空基毫米波通信波控领域，具体涉及一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法。
背景技术
毫米波通信具有带宽大、波束窄、全天候工作等优点，已广泛用于地面通信领域。目前通常采用大规模MIMO、混合波束成形等技术，来克服毫米波通信传输距离短、路径损耗高、射频器件造价高等缺点，提升通信容量和质量。
随着地面毫米波通信技术的日益成熟，空基毫米波通信技术的研究也成为了学术界和工程界的热点。与地基系统不同的是，空基毫米波通信是基于飞行器对飞行器，或者飞行器对地面的场景，通过研究高效的波束成形等抗干扰技术，降低飞行器高速运动对通信性能带来的影响，并在高性能和低功耗之间寻求平衡。
当前针对空基平台毫米波通信雷达波束成形的研究较少，且主要针对空基平台波束成形算法性能开展，没有对运算量的规模进行优化。由于空基平台要求在较短的时间内对通信目标进行波束对准，运算量较大的算法并不一定能够适用，另外全连接阵较复杂的连接性也对硬件提出了较高要求，同样动态子阵对于转换开关的额外要求降低了系统的可靠性，我们希望寻求较为简单的硬件结构，并配合高效的算法提升高速运动空基平台波束成形的性能。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，在保障实时性的情况下，对深度神经网络的运算量规模进行优化，解决了空基毫米波的波束成形算法对硬件资源要求过大，且实时性低的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，包括以下步骤：
S1、根据空基毫米波通信系统的窄带快衰落传输特性，建立空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型，将复杂的多天线毫米波信号传输抽象为与发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000021
窄带信道矩阵H、数字预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000022
射频预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000023
数字合并矩阵
Figure BDA0002392340310000024
射频合并矩阵
Figure BDA0002392340310000025
平均接收功率ρ，以及噪声向量相关n的矩阵函数关系；
S2、设置9层复数神经网络；
S3、根据已知完整信道状态信息，得到包括发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000026
窄带信道矩阵H、平均接收功率ρ和噪声向量相关n在内的训练集数据，通过反向传播梯度下降算法，对9层复数神经网络进行机器学习，得到训练完成的神经网络；
S4、根据窄带信道矩阵H和发射端天线导向向量At，通过训练完成的神经网络，得到数字预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000027
和射频预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000028
S5、通过数字信号处理器，根据数字预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000029
对发送端天线阵列传输码流向量S进行数字预编码，得到数字预编码信号流SBB；
S6、通过移相器，根据射频预编码矩阵
Figure BDA00023923403100000210
对数字预编码信号流SBB进行射频预编码，得到毫米波波束X；
S7、根据窄带信道矩阵H和接收端天线导向向量Ar，通过训练完成的神经网络，得到数字合并矩阵
Figure BDA00023923403100000211
和射频合并矩阵
Figure BDA00023923403100000212
S8、通过移相器，根据射频合并矩阵
Figure BDA00023923403100000213
对毫米波接收信号Y进行射频接收处理，得到接收信号流YBB，所述毫米波接收信号Y为毫米波波束X在传输过程中受到信道干扰和噪声之后的传递到接收端天线的信号；
S9、通过数字信号处理器，根据数字合并矩阵
Figure BDA0002392340310000031
对接收信号流YBB进行基带接收处理，得到接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000032
进一步地：步骤S1的空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型包括以下矩阵函数：
Figure BDA0002392340310000033
Figure BDA0002392340310000034
Figure BDA0002392340310000035
Figure BDA0002392340310000036
其中，S为发送端天线阵列传输码流向量、
Figure BDA0002392340310000037
为接收端处理后的接收信号、H为窄带信道矩阵、
Figure BDA0002392340310000038
为数字预编码矩阵、
Figure BDA0002392340310000039
为射频预编码矩阵、
Figure BDA00023923403100000310
为数字合并矩阵、
Figure BDA00023923403100000311
为射频合并矩阵，ρ为平均接收功率，n为噪声向量，γ为归一化因子，αil为电磁波在无线信道中第i个散射簇的第
Figure BDA00023923403100000322
个散射路径的复数增益，
Figure BDA00023923403100000312
和
Figure BDA00023923403100000313
分别为水平向的到达角和离开角，
Figure BDA00023923403100000314
和
Figure BDA00023923403100000315
分别为垂直向的到达角和离开角。
Figure BDA00023923403100000316
和
Figure BDA00023923403100000317
分别为不同到达角和离开角组合对应的接收或发射天线增益，
Figure BDA00023923403100000318
为在水平向相应到达角和离开角组合条件下的归一化接收阵列响应向量，
Figure BDA00023923403100000319
为在垂直向相应到达角和离开角组合条件下的归一化发射阵列相应向量，Nr为接收端天线数量，Nt为发射端天线数量，
Figure BDA00023923403100000320
为发射端射频链路数量，
Figure BDA00023923403100000321
为接收端射频链路数量，D为固定子阵数量，
Figure BDA0002392340310000041
为射频预编码固定子阵向量，
Figure BDA0002392340310000042
为射频合并固定子阵向量。
进一步地：9层复数神经网络包括：输入层、第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层、第七复全连接层和输出层；所述9层复数神经网络的每层均包括1～N[l]的实部神经元和N[l]+1～2N[l]的虚部神经元，N[l]为第l复全连接层实部神经元总数目；所述第一复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为64；所述第二复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为256；所述第三复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为512；所述第四复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为1024；所述第五复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为512；所述第六复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为256；所述第七复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为64。
进一步地：实部神经元的节点表达式为：
Figure BDA0002392340310000043
其中
Figure BDA0002392340310000044
为第l全连接层第j个实神经元节点函数，
Figure BDA0002392340310000045
为实权值，
Figure BDA0002392340310000046
为虚权值，
Figure BDA0002392340310000047
为第l-1全连接层第i个实神经元节点输出值，
Figure BDA0002392340310000048
为实偏置，
Figure BDA0002392340310000049
为第l-1全连接层第N[l-1]+i个虚神经元节点输出值，
Figure BDA00023923403100000410
为虚偏置。
进一步地：虚部神经元的节点表达式为：
Figure BDA00023923403100000411
其中，
Figure BDA00023923403100000412
为第l全连接层第N[l]+j个虚神经元节点函数。
进一步地：第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层和第七复全连接层的激活函数为线性整流函数ReLU。
进一步地：第二复全连接层、第四复全连接层和第六复全连接层进行了批归一化Batch处理。
进一步地：步骤S5的数字预编码遵循如下矩阵函数：
Figure BDA0002392340310000051
进一步地：步骤S6的射频预编码遵循如下矩阵函数：
Figure BDA0002392340310000052
本发明的有益效果为：通过固定子阵结构简化射频预编码矩阵和射频合并矩阵，相比于现有其他技术，大幅减少了移相器的需求，降低了硬件依赖，同时也降低了故障率；通过构建一种将复数的实部、虚部分别输入，而又与下层神经元全连接的神经网络，相较于传统需要将实部和虚部分开两个网络处理的方法，节省了计算资源；进而通过权值和偏置参数共享式虚部神经元和实部神经元节点表达式的设计，减少了一半的网络参数，大幅度降低了系统复杂度，节省了硬件资源，同时增快了运算速率，提高了实时性。
附图说明
图1为一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法流程图。
图2为9层复数神经网络的结构图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，包括以下步骤：
S1、根据空基毫米波通信系统的窄带快衰落传输特性，建立空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型，将复杂的多天线毫米波信号传输抽象为与发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000061
窄带信道矩阵H、数字预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000062
射频预编码矩阵
Figure BDA0002392340310000063
数字合并矩阵
Figure BDA0002392340310000064
射频合并矩阵
Figure BDA0002392340310000065
平均接收功率ρ，以及噪声向量相关n的矩阵函数关系；
步骤S1的空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型包括以下矩阵函数：
Figure BDA0002392340310000066
Figure BDA0002392340310000067
Figure BDA0002392340310000068
Figure BDA0002392340310000069
其中，S为发送端天线阵列传输码流向量、
Figure BDA00023923403100000610
为接收端处理后的接收信号、H为窄带信道矩阵、
Figure BDA00023923403100000611
为数字预编码矩阵、
Figure BDA00023923403100000612
为射频预编码矩阵、
Figure BDA00023923403100000613
为数字合并矩阵、
Figure BDA00023923403100000614
为射频合并矩阵，ρ为平均接收功率，n为噪声向量，γ为归一化因子，
Figure BDA00023923403100000622
为电磁波在无线信道中第i个散射簇的第
Figure BDA00023923403100000623
个散射路径的复数增益，
Figure BDA00023923403100000615
和
Figure BDA00023923403100000616
分别为水平向的到达角和离开角，
Figure BDA00023923403100000617
和
Figure BDA00023923403100000618
分别为垂直向的到达角和离开角。
Figure BDA00023923403100000619
和
Figure BDA00023923403100000620
分别为不同到达角和离开角组合对应的接收或发射天线增益，
Figure BDA00023923403100000621
为在水平向相应到达角和离开角组合条件下的归一化接收阵列响应向量，
Figure BDA0002392340310000071
为在垂直向相应到达角和离开角组合条件下的归一化发射阵列相应向量，Nr为接收端天线数量，Nt为发射端天线数量，
Figure BDA0002392340310000072
为发射端射频链路数量，
Figure BDA0002392340310000073
为接收端射频链路数量，D为固定子阵数量，
Figure BDA0002392340310000074
为射频预编码固定子阵向量，
Figure BDA0002392340310000075
为射频合并固定子阵向量。
S2、设置9层复数神经网络；
S3、根据已知完整信道状态信息，得到包括发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000076
窄带信道矩阵H、平均接收功率ρ和噪声向量相关n在内的训练集数据，通过反向传播梯度下降算法，对9层复数神经网络进行机器学习，得到训练完成的神经网络；
如图2所示，9层复数神经网络包括：输入层、第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层、第七复全连接层和输出层；所述9层复数神经网络的每层均包括1～N[l]的实部神经元和N[l]+1～2N[l]的虚部神经元，N[l]为第l复全连接层实部神经元总数目；所述第一复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为64；所述第二复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为256；所述第三复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为512；所述第四复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为1024；所述第五复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为512；所述第六复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为256；所述第七复全连接层的实部神经元数目和虚部神经元数目均为64。
第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层和第七复全连接层的激活函数为线性整流函数ReLU。
第二复全连接层、第四复全连接层和第六复全连接层进行了批归一化Batch处理。
实部神经元的节点表达式为：
Figure BDA0002392340310000081
其中
Figure BDA0002392340310000082
为第l全连接层第j个实神经元节点函数，
Figure BDA0002392340310000083
为实权值，
Figure BDA0002392340310000084
为虚权值，
Figure BDA0002392340310000085
为第l-1全连接层第i个实神经元节点输出值，
Figure BDA0002392340310000086
为实偏置，
Figure BDA0002392340310000087
为第l-1全连接层第N[l-1]+i个虚神经元节点输出值，
Figure BDA0002392340310000088
为虚偏置。
通过参数共享网络参数可以减少一半，即
Figure BDA0002392340310000089
Figure BDA00023923403100000810
则虚部神经元的节点表达式为：
Figure BDA00023923403100000811
其中，
Figure BDA00023923403100000812
为第l全连接层第N[l]+j个虚神经元节点函数。
S4、根据窄带信道矩阵H和发射端天线导向向量At，通过训练完成的神经网络，得到数字预编码矩阵
Figure BDA00023923403100000813
和射频预编码矩阵
Figure BDA00023923403100000814
S5、通过数字信号处理器，根据数字预编码矩阵
Figure BDA00023923403100000815
对发送端天线阵列传输码流向量S进行数字预编码，得到数字预编码信号流SBB；
步骤S5的数字预编码遵循如下矩阵函数：
Figure BDA00023923403100000816
S6、通过移相器，根据射频预编码矩阵
Figure BDA00023923403100000817
对数字预编码信号流SBB进行射频预编码，得到毫米波波束X。
步骤S6的射频预编码遵循如下矩阵函数：
Figure BDA0002392340310000091
S7、根据窄带信道矩阵H和接收端天线导向向量Ar，通过训练完成的神经网络，得到数字合并矩阵
Figure BDA0002392340310000092
和射频合并矩阵
Figure BDA0002392340310000093
S8、通过移相器，根据射频合并矩阵
Figure BDA0002392340310000094
对毫米波接收信号Y进行射频接收处理，得到接收信号流YBB，所述毫米波接收信号Y为毫米波波束X在传输过程中受到信道干扰和噪声之后的传递到接收端天线的信号；
S9、通过数字信号处理器，根据数字合并矩阵
Figure BDA0002392340310000095
对接收信号流YBB进行基带接收处理，得到接收端处理后的接收信号
Figure BDA0002392340310000096
本发明通过固定子阵结构简化射频预编码矩阵和射频合并矩阵，相比于现有其他技术，大幅减少了移相器的需求，降低了硬件依赖，同时也降低了故障率；通过构建一种将复数的实部、虚部分别输入，而又与下层神经元全连接的神经网络，相较于传统需要将实部和虚部分开两个网络处理的方法，节省了计算资源；进而通过权值和偏置参数共享式虚部神经元和实部神经元节点表达式的设计，减少了一半的网络参数，大幅度降低了系统复杂度，节省了硬件资源，同时增快了运算速率，提高了实时性。

Claims (8)

1.一种基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据空基毫米波通信系统的窄带快衰落传输特性，建立空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型，将复杂的多天线毫米波信号传输抽象为与发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure FDA0002677477180000011
窄带信道矩阵H、数字预编码矩阵
Figure FDA0002677477180000012
射频预编码矩阵
Figure FDA0002677477180000013
数字合并矩阵
Figure FDA0002677477180000014
射频合并矩阵
Figure FDA0002677477180000015
平均接收功率ρ，以及噪声向量相关n的矩阵函数关系；
S2、设置9层复数神经网络；
所述步骤S2中9层复数神经网络包括：输入层、第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层、第七复全连接层和输出层；所述9层复数神经网络的每层均包括1～N[l]个实部神经元和(N[l]+1)～2N[l]个虚部神经元，N[l]为第l复全连接层实部神经元总数目；
S3、根据已知完整信道状态信息，得到包括发送端天线阵列传输码流向量S、接收端处理后的接收信号
Figure FDA0002677477180000016
窄带信道矩阵H、平均接收功率ρ和噪声向量相关n在内的训练集数据，通过反向传播梯度下降算法，对9层复数神经网络进行机器学习，得到训练完成的神经网络；
S4、根据窄带信道矩阵H和发射端天线导向向量At，通过训练完成的神经网络，得到数字预编码矩阵
Figure FDA0002677477180000017
和射频预编码矩阵
Figure FDA0002677477180000018
S5、通过数字信号处理器，根据数字预编码矩阵
Figure FDA0002677477180000019
对发送端天线阵列传输码流向量S进行数字预编码，得到数字预编码信号流SBB；
S6、通过移相器，根据射频预编码矩阵
Figure FDA00026774771800000110
对数字预编码信号流SBB进行射频预编码，得到毫米波波束X；
S7、根据窄带信道矩阵H和接收端天线导向向量Ar，通过训练完成的神经网络，得到数字合并矩阵
Figure FDA0002677477180000021
和射频合并矩阵
Figure FDA0002677477180000022
S8、通过移相器，根据射频合并矩阵
Figure FDA0002677477180000023
对毫米波接收信号Y进行射频接收处理，得到接收信号流YBB，所述毫米波接收信号Y为毫米波波束X在传输过程中受到信道干扰和噪声之后的传递到接收端天线的信号；
S9、通过数字信号处理器，根据数字合并矩阵
Figure FDA0002677477180000024
对接收信号流YBB进行基带接收处理，得到接收端处理后的接收信号
Figure FDA0002677477180000025
2.根据权利要求1所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述步骤S1的空基毫米波MIMO信道固定子阵波束模型包括以下矩阵函数：
Figure FDA0002677477180000026
Figure FDA0002677477180000027
Figure FDA0002677477180000028
Figure FDA0002677477180000029
其中，S为发送端天线阵列传输码流向量，
Figure FDA00026774771800000210
为接收端处理后的接收信号，H为窄带信道矩阵，
Figure FDA00026774771800000211
为数字预编码矩阵，
Figure FDA00026774771800000212
为射频预编码矩阵，
Figure FDA00026774771800000213
为数字合并矩阵，
Figure FDA00026774771800000214
为射频合并矩阵，ρ为平均接收功率，n为噪声向量，γ为归一化因子，αil为电磁波在无线信道中第i个散射簇的第l个散射路径的复数增益，
Figure FDA0002677477180000031
和
Figure FDA0002677477180000032
分别为水平向的到达角和离开角，
Figure FDA0002677477180000033
和
Figure FDA0002677477180000034
分别为垂直向的到达角和离开角，
Figure FDA0002677477180000035
和
Figure FDA0002677477180000036
分别为不同到达角和离开角组合对应的接收或发射天线增益，
Figure FDA0002677477180000037
为在水平向相应到达角和离开角组合条件下的归一化接收阵列响应向量，
Figure FDA0002677477180000038
为在垂直向相应到达角和离开角组合条件下的归一化发射阵列相应向量，Nr为接收端天线数量，Nt为发射端天线数量，
Figure FDA0002677477180000039
为发射端射频链路数量，
Figure FDA00026774771800000310
为接收端射频链路数量，D为固定子阵数量，
Figure FDA00026774771800000311
为射频预编码固定子阵向量，
Figure FDA00026774771800000312
为射频合并固定子阵向量。
3.根据权利要求1所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述实部神经元的节点表达式为：
Figure FDA00026774771800000313
其中
Figure FDA00026774771800000314
为第l全连接层第j个实神经元节点函数，
Figure FDA00026774771800000315
为实权值，
Figure FDA00026774771800000316
为虚权值，
Figure FDA00026774771800000317
为第l-1全连接层第i个实神经元节点输出值，
Figure FDA00026774771800000318
为实偏置，
Figure FDA00026774771800000319
为第l-1全连接层第N[l-1]+i个虚神经元节点输出值，
Figure FDA00026774771800000320
为虚偏置。
4.根据权利要求3所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述虚部神经元的节点表达式为：
Figure FDA00026774771800000321
其中，
Figure FDA00026774771800000322
为第l全连接层第N[l]+j个虚神经元节点函数。
5.根据权利要求1所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述第一复全连接层、第二复全连接层、第三复全连接层、第四复全连接层、第五复全连接层、第六复全连接层和第七复全连接层的激活函数为线性整流函数ReLU。
6.根据权利要求1所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述第二复全连接层、第四复全连接层和第六复全连接层进行了批归一化Batch处理。
7.根据权利要求1所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述步骤S5的数字预编码遵循如下矩阵函数：
Figure FDA0002677477180000041
8.根据权利要求7所述的基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法，其特征在于，所述步骤S6的射频预编码遵循如下矩阵函数：
Figure FDA0002677477180000042
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112165346B (zh) * 2020-09-21 2022-07-12 合肥芯谷微电子有限公司 一种毫米波通信共享幅度加权模拟波束赋形优化方法
CN112505628B (zh) * 2020-10-29 2023-09-29 北京遥测技术研究所 一种基于图卷积神经网络的自适应波束形成方法
CN112491442B (zh) * 2020-11-17 2021-12-28 中山大学 一种自干扰消除方法及装置
CN112446326B (zh) * 2020-11-26 2022-04-01 中国核动力研究设计院 基于深度复卷积网络的屏蔽泵故障模式识别方法及系统
CN112910521B (zh) * 2021-02-27 2022-04-05 中电万维信息技术有限责任公司 一种基于深度学习的mimo混合波束赋形方法
CN113541753B (zh) * 2021-07-20 2022-04-26 电子科技大学 基于复数卷积网络的混合波束成形方法
CN114499711B (zh) * 2021-12-20 2023-03-14 浙江大学 基于深度复数网络的智能反射面系统的反射系数估计方法
CN114866119B (zh) * 2022-04-15 2023-09-26 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法
CN116112044A (zh) * 2022-08-09 2023-05-12 西安电子科技大学 基于神经网络的高能效混合预编码方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108828505A (zh) * 2018-04-16 2018-11-16 南京理工大学 基于机器学习的到达角估计算法研究及应用
CN109617584A (zh) * 2019-01-08 2019-04-12 南京邮电大学 一种基于深度学习的mimo系统波束成形矩阵设计方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190069332A (ko) * 2017-12-11 2019-06-19 한국전자통신연구원 딥러닝을 이용한 빔포빙 방법
WO2020002127A1 (en) * 2018-06-28 2020-01-02 Nokia Technologies Oy Methods and apparatuses of multi-user multiple-input multiple-output beam selection and user pairing using deep learning
CN109547082A (zh) * 2019-01-04 2019-03-29 上海电机学院 基于毫米波大规模天线系统的混合预编码优化方法
CN110365612B (zh) * 2019-06-17 2020-08-14 浙江大学 一种基于近似消息传递算法的深度学习波束域信道估计方法
CN110535500B (zh) * 2019-09-03 2021-09-21 电子科技大学 一种基于深度学习的毫米波mimo混合波束成形优化方法
CN110557177A (zh) * 2019-09-05 2019-12-10 重庆邮电大学 毫米波大规模MIMO系统中基于DenseNet的混合预编码方法
CN110650103B (zh) * 2019-09-18 2020-07-31 北京理工大学 利用冗余字典加强稀疏性的透镜天线阵列信道估计方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108828505A (zh) * 2018-04-16 2018-11-16 南京理工大学 基于机器学习的到达角估计算法研究及应用
CN109617584A (zh) * 2019-01-08 2019-04-12 南京邮电大学 一种基于深度学习的mimo系统波束成形矩阵设计方法

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