公开(公告)号：CN116032398A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211685853.4

申请日：2022-12-27

Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室

Inventor： 黄晨 ,  王承祥 ,  李哲鳌 ,  钱中玉 ,  周文奇 ,  常恒泰 ,  辛立建

IPC: H04B17/391 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的预测信道建模方法，包括：采集不同频段下的信道数据；从所述信道数据提取多径参数；对所述多径参数进行簇识别，得到各类多径簇；通过各类所述多径簇的所述信道数据训练信道预测网络；通过训练好的所述信道预测网络与已知频段下的信道数据，预测得到预测频段下的信道数据。该方法能够实现高精度的频域信道预测。本申请还公开了一种基于深度学习的预测信道建模装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

公开(公告)号：CN117155494A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311097011.1

申请日：2023-08-29

Applicant: 东南大学 ,  网络通信与安全紫金山实验室

Inventor： 王承祥 ,  李哲鳌 ,  黄晨 ,  于龙 ,  李俊伶 ,  钱中玉

IPC: H04B17/391 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F30/20 ,  G06N3/044 ,  H04B17/309 ,  H04B17/373 ,  H04B7/22

Abstract: 本发明公开了一种基于散射体密度的场景预测信道建模方法，包括：通过信道测量或仿真获取具有不同场景散射体密度的信道数据；基于信道数据进行数据预处理得到相应的信道统计特性；以不同场景的散射密度为主要特征，构建图数据集来增强数据的空时相关性；按照一定比例将图数据集进行划分，然后利用图注意力网络和门控循环单元网络捕获信道的空时相关特征，实现跨场景信道预测。本发明提出的场景预测信道建模方法，能够捕获不同场景下的信道变化，通过信道空时高相关性数据特征来获取不同散射体密度下信道的特性，在基于场景的信道预测方面具有较好的性能，可用于6G多场景系统设计、网络优化与网络规划、资源分配等关键技术。