公开(公告)号：CN108390705A

公开(公告)日：2018-08-10

申请号：CN201810267976.3

申请日：2018-03-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 张川 ,  谈晓思 ,  徐炜鸿 ,  尤肖虎

IPC: H04B7/0413 ,  H04B17/309

Abstract: 本发明提供了一种基于BP算法构建的深度神经网络大规模MIMO系统检测方法，该方法通过将置信传播迭代算法因子图展开并映射到神经网络结构上来构建用于大规模MIMO系统检测的深度神经网络；深度神经网络的神经元对应于迭代算法因子图中的结点，各层神经元个数均等于迭代算法因子图中符号结点的个数；隐藏层之间的映射函数为迭代算法中置信信息的更新公式，隐藏层的数量等于迭代算法的迭代次数。具体地，本发明还提供了基于阻尼置信传播和最大和置信传播这两种信息传播迭代算法分别构建两种深度神经网络的MIMO检测方法。本发明在不增加在线运算复杂度的情况下，达到更低的误码率，并且对各种信道状况和天线配比都具有稳健性。

公开(公告)号：CN110061803A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201810054454.5

申请日：2018-01-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘志文 ,  于永润 ,  谈晓思 ,  刘楠 ,  尤肖虎

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明提出了一种低复杂度极化码比特交织编码调制方法，包括：计算调制星座点集合中各个比特层的巴特查理亚系数；计算巴特查理亚系数在极化码中的递归式；根据调制阶数，求解优化问题，得到用于进行比特交织的最优置换；进行极化码构造；构造完成后进行调制；对信道接收信号进行解调和译码。本发明主要依靠巴特查理亚系数在极化码中的递归式来进行计算降低了针对比特交织编码调制的极化码的构造复杂度，优于现有方法。