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公开(公告)号：CN113890795A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111057350.8
申请日：2021-09-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO信道估计模型的构建方法、装置及介质，首先，接收n组在线信号数据；其次，通过深度学习提取预先获取的离线信号数据的高层语义特征和n组所述在线信号数据的高层语义特征，得到离线高层语义特征和n组在线高层语义特征；然后，将所述离线高层语义特征和n组所述在线高层语义特征分别输入至预先构建的n+1个神经网络中进行训练，得到初始信道估计模型和n个在线信道估计模型；最后，基于所述离线信号数据的误码率和n个所述在线信号数据的误码率，对所述初始信道估计模型和n个所述在线信道估计模型进行集成学习，得到最优信道估计模型。本发明能够减小系统开销，降低计算复杂度，实现自适应更新模型。
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公开(公告)号：CN113890794A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111055892.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO信道估计方法，包括：每当自适应采样周期到达时，获取当前接收信号；通过时域稀疏性原理和预设的转换规则对所述当前接收信号进行变换，得到恢复矩阵；基于相邻时刻同一子载波导频的时间相关性对所述恢复矩阵进行预测，得到所述恢复矩阵的多假设预测值和第一预测误差；根据多假设预测残差重构算法、所述恢复矩阵的多假设预测值和所述第一预测误差，得到重构后的恢复矩阵；对所述重构后的恢复矩阵进行解码恢复，得到信道估计结果。本发明还公开了一种大规模MIMO信道估计装置及存储介质，采用本发明实施例，能够降低大规模MIMO系统的计算复杂度，提高信道估计的精度。
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公开(公告)号：CN113890795B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111057350.8
申请日：2021-09-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO信道估计模型的构建方法、装置及介质，首先，接收n组在线信号数据；其次，通过深度学习提取预先获取的离线信号数据的高层语义特征和n组所述在线信号数据的高层语义特征，得到离线高层语义特征和n组在线高层语义特征；然后，将所述离线高层语义特征和n组所述在线高层语义特征分别输入至预先构建的n+1个神经网络中进行训练，得到初始信道估计模型和n个在线信道估计模型；最后，基于所述离线信号数据的误码率和n个所述在线信号数据的误码率，对所述初始信道估计模型和n个所述在线信道估计模型进行集成学习，得到最优信道估计模型。本发明能够减小系统开销，降低计算复杂度，实现自适应更新模型。
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公开(公告)号：CN113890794B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111055892.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO信道估计方法，包括：每当自适应采样周期到达时，获取当前接收信号；通过时域稀疏性原理和预设的转换规则对所述当前接收信号进行变换，得到恢复矩阵；基于相邻时刻同一子载波导频的时间相关性对所述恢复矩阵进行预测，得到所述恢复矩阵的多假设预测值和第一预测误差；根据多假设预测残差重构算法、所述恢复矩阵的多假设预测值和所述第一预测误差，得到重构后的恢复矩阵；对所述重构后的恢复矩阵进行解码恢复，得到信道估计结果。本发明还公开了一种大规模MIMO信道估计装置及存储介质，采用本发明实施例，能够降低大规模MIMO系统的计算复杂度，提高信道估计的精度。
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