一种基于图像去噪的大规模MIMO散射信道估计方法

    公开(公告)号:CN117319146A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311279367.7

    申请日:2023-10-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像去噪的大规模MIMO散射信道估计方法,属于大规模MIMO对流层散射通信领域。其包括:不同时间和相关性下的信道矩阵批量转换为灰度图片、构造融合注意力机制的卷积神经网络、训练该网络对图片进行去噪、将去噪后的灰度图片转换为信道矩阵从而获得最终信道系数的估计值。本发明可以克服传统线性信道估计方法在小信噪比时信道估计精度低、计算复杂度高的问题,能够在小信噪比时有效的去除高斯噪声从而提高估计精度,训练后的网络可以实时估计信道矩阵降低了计算复杂度,使得大规模MIMO对流层散射通信系统能够获得更加准确的信道信息。本发明实现简便、计算量低,可适用于各种相关性下的大规模MIMO对流层散射通信系统。

    一种毫米波组网通信多波束相控阵天线装置

    公开(公告)号:CN117200843A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311109059.X

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种毫米波组网通信多波束相控阵天线装置,属于无线通信和天线技术领域。其包括由n个子阵组成的天线阵面、宽窄波束切换网络、窄波束合成网络、和差器、波束控制模块、变频组件、AD/DA采集处理芯片、波束形成处理芯片FPGA及进行调制解调信号处理的通信终端。本发明具备大容量、高速率能力,能够实现灵活的多波束、宽窄波束切换、波束扫描与控制及波束自动跟踪功能。提升了自组网通信系统的性能,拓展了自组网通信产品的应用范围。

    一种基于深度神经网络的智能MMSE信道估计方法

    公开(公告)号:CN117319145A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311279193.4

    申请日:2023-10-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的智能MMSE信道估计方法,属于大规模MIMO对流层散射通信技术领域。其包括:时隙平均方法对信道协方差矩阵粗估计、基于矩阵位置标定的关键元素提取、用于数据精炼的深度神经网络的构造与训练、用于估计协方差矩阵关键元素的深度神经网络的构造与训练、信道协方差矩阵的恢复、将恢复后的信道协方差矩阵作为MMSE算法的信道先验信息获得信道系数估计值。本发明可以克服传统线性信道估计方法在信道先验信息估计不准确时信道估计精度低、计算复杂度高的问题,能够通过双子网架构的深度神经网络获得更加准确的信道先验信息从而提高估计精度,使得大规模MIMO对流层散射通信系统能够获得更加准确的信道信息。

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