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公开(公告)号：CN119324849A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411055018.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了基于矩阵恢复算法的毫米波大规模MIMO深度学习信道估计方法。首先利用毫米波信道天线角度域稀疏的特性，把信道估计问题转化为低秩矩阵恢复问题。然后利用非凸γ‑范数代替核范数近似信道矩阵秩函数，提高了信道矩阵近似的精确性；本发明利用神经网络的自适应性和并行性，构建拉格朗日规划神经网络模型，使得解决优化问题可以迅速解决，且得到有效解。仿真结果表明，本发明构建拉格朗日规划神经网络算法相较于其他信道估计算法即SVT算法具有更快的收敛。
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