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发明公开
一种基于智能迭代初值选择的信道机器学习估计方法无效

公开(公告)号：CN112600771A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202011402362.5

申请日：2020-12-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘甦 , 陈晨阳

IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00

Abstract: 本发明是一种基于智能迭代初值选择的信道机器学习估计算法，主要的步骤如下：(1)使用混合高斯模型(GMM)对信道的概率模型进行建模；(2)使用最优贝叶斯参数估计进行信道估计；(3)使用改进的K‑means算法来确定迭代过程的初值；(4)利用近似消息传递算法(AMP)来求解步骤(2)中所涉及到的边缘概率密度函数；(5)使用期望最大算法(EM)迭代求解高斯混合模型中的参数。本发明充分利用了信道的样本信息，对其进行聚类，取代期望最大算法(EM)的部分迭代过程来确保迭代更快的收敛速度和更好的MSE性能，同时根据波束域信道增益的稀疏特性，采用最优贝叶斯参数估计算法对信道进行估计。

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