公开(公告)号：CN117201242A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311219786.1

申请日：2023-09-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王平 ,  王俊清

IPC: H04L25/02 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种1‑比特大规模MIMO系统的接收导频去噪方法。该方法包括：在1‑比特大规模MIMO系统中，用户端通过通信上行链路向基站端发送导频信号，在基站端接收的导频信号经过量化处理，得到带噪声的实部和虚部信号，用于构建使用noise2noise去噪法训练的残差TU‑Net网络所需数据集；将数据集样本进行处理得到训练集和测试集，使用训练集数据对残差TU‑Net网络进行离线阶段训练；再将测试集对训练完毕的模型进行评估，得到最优模型，并配置在基站端用于在线阶段的接收导频去噪。本发明利用noise2noise去噪法，无需干净的导频信号即可实现去噪网络模型的训练，降低了信号去噪数据样本的获取成本，所提出的残差TU‑Net网络，实现了1‑比特大规模MIMO系统的接收导频信号的高效降噪。

公开(公告)号：CN118734706A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410899482.2

申请日：2024-07-05

Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院

Inventor： 王平 ,  刘羿 ,  王俊清

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及天线工程技术与人工智能技术领域，具体涉及一种基于神经网络逆向辅助设计高口径效率全息超表面天线的方法，包括将每个结构单元的参数输入重构网络中的编码器获取对应的编码向量；将编码向量输入预测模型，获取对应的电磁响应；通过得到的电磁响应计算与目标电磁响应之间的损失值，根据损失值的梯度信息对编码向量进行迭代更新；根据迭代更新后的编码向量对应的电磁响应，判断电磁响应是否达设定的目标范围，当电磁响应达设定的目标范围内，则将当前的编码向量输入重构网络的解码器进行重构，获得对应的全息超表面天线设计参数。本发明方法设计的全息超表面天线具有极低剖面、高增益以及高口径效率的优异性能。

公开(公告)号：CN116915549A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310563788.6

申请日：2023-05-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王平 ,  王俊清

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级高效LEU‑Net的1‑比特大规模MIMO信道估计方法，属于智能通信领域。所述方法包括：用户天线向基站发送导频信号，基站天线接收包含实部和虚部的信号矩阵，使用大规模MIMO信道模型和接收量化信号生成用于训练LEU‑Net网络的数据集；将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对LEU‑Net网络进行训练；将测试集筛选出最优的网络模型，用于在线阶段的信道估计。本发明提出的轻量级高效LEU‑Net网络，解决了当前1‑比特大规模MIMO信道估计网络算法复杂度高、模型参数极大以及精度不高的问题，LEU‑Net独特的网络结构特性，只需通过少量的训练数据以及更少的网络参数，即可具备更高的信道估计精度，使得1‑比特大规模MIMO系统的信道估计性能得到了显著提升。