公开(公告)号：CN111224906A

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN202010107381.9

申请日：2020-02-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张祖凡 ,  晏小琴 ,  甘臣权 ,  张家波

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/0413 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的近似消息传递大规模MIMO信号检测算法，属于无线通信技术领域，包括步骤一：简化用于大规模MIMO系统置信传播算法并标量化，得到最初适用于大规模MIMO系统的近似消息传递算法；步骤二：设置训练参数，得到改进的近似消息传递算法；步骤三：将带有训练参数的近似消息传递算法展开成一个用于大规模MIMO系统检测的深度神经网络；步骤四：对所构建的深度神经网络进行离线训练，得到适用于MIMO系统检测的最优近似消息传递深度神经网络，用训练好的神经网络进行在线检测。本发明实现了以较低复杂度，达到了更低的误码率，并且对各种信道、天线配置以及不同的调制方式都具有稳健性。

公开(公告)号：CN111224906B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202010107381.9

申请日：2020-02-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张祖凡 ,  晏小琴 ,  甘臣权 ,  张家波

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/0413 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的近似消息传递大规模MIMO信号检测算法，属于无线通信技术领域，包括步骤一：简化用于大规模MIMO系统置信传播算法并标量化，得到最初适用于大规模MIMO系统的近似消息传递算法；步骤二：设置训练参数，得到改进的近似消息传递算法；步骤三：将带有训练参数的近似消息传递算法展开成一个用于大规模MIMO系统检测的深度神经网络；步骤四：对所构建的深度神经网络进行离线训练，得到适用于MIMO系统检测的最优近似消息传递深度神经网络，用训练好的神经网络进行在线检测。本发明实现了以较低复杂度，达到了更低的误码率，并且对各种信道、天线配置以及不同的调制方式都具有稳健性。