公开(公告)号：CN119696961A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411618787.8

申请日：2024-11-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒲旭敏 ,  金涛

IPC: H04L25/02 ,  H04B17/391 ,  H04B7/0413 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及无线通讯技术领域，提供了一种超大规模MIMO下基于元学习的信道估计方法、终端及介质，步骤包括：基于多个单天线用户和一个超大规模均匀线性阵列基站的无线通信系统构建基于球面波的近场信道模型；基于密集残差网络的图像超分辨率重建模型，将导频位置处的信道频率响应视为低分辨率2D图像并作为输入，并通过网络输出高分辨率2D图像形式的信道频率响应，重建整个信道状态信息；在网络进行信道估计的基础上引入元学习，元学习通过在多个任务下调整网络模型参数，并采用少量数据样本实现新环境下的参数更新，获得初始化参数，实现在不同环境下的高精度的信道估计。本发明具有更高的估计精度和较低的计算复杂度，能够快速适应新的信道环境。

公开(公告)号：CN119341866A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411450684.5

申请日：2024-10-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒲旭敏 ,  王可豪 ,  徐鹏 ,  金涛

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明属于无线通信领域，特别涉及一种超大规模MIMO‑OTFS的导频序列设计方法，针对近场高移动性环境，建立基于球面波的通信系统，在通信系统中以最小化导频之间平均的互不干扰性度量为目标建立优化函数，并采用遗传算法求解得到最优导频序列。本发明基于球面波的系统模型在近场高移动性环境下相比于传统的平面波模型有着显著的性能优势，所提出的基于遗传算法的导频序列优化设计以其强大的自适应搜索能力取得较其他导频设计更为优越的信道估计性能。