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公开(公告)号：CN119172206A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411260693.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0452 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了智能学习辅助联合加权和截断核范数矩阵恢复算法，具体涉及5G、6G移动通信技术领域，包括构建毫米波大规模MIMO信道模型；采用基于智能学习辅助的联合加权和截断核范数代替核范数近似信道矩阵秩函数，利用毫米波信道角度域稀疏的特性，把信道估计问题转换为基于联合加权和截断核范数的低秩矩阵的恢复问题；利用拉格朗日神经网络算法通过增加惩罚约束项来凸化目标函数。本发明通过采用基于智能学习辅助的联合加权和截断核范数代替核范数近似信道矩阵秩函数，利用毫米波信道角度域稀疏的特性，把信道估计问题转换为联合加权和截断核范数的低秩矩阵的恢复问题。
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