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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于深度展开学习算法的收发联合混合波束赋形方法，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：构建信道模型，对收发维纳滤波问题进行建模；将深度展开学习与传统迭代优化混合波束赋形方法相结合，设计数据模型双驱动的神经网络以及可训练参数并构建用于训练的数据集；利用信道在角度延时域的相关性，使用数据驱动的深度神经网络对存在误差的信道进行去噪处理。本发明采用上述的一种基于深度展开学习算法的收发联合混合波束赋形方法，以较低迭代的次数实现了收发联合混合波束赋形，选用数据驱动的残差连接卷积神经网络对信道状态信息进行去噪处理，实现鲁棒波束赋形。
主权项：1.一种基于深度展开学习算法的收发联合混合波束赋形方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建信道模型，对收发维纳滤波问题进行建模；S2、将深度展开学习与传统迭代优化混合波束赋形方法相结合，设计数据模型双驱动的神经网络以及可训练参数并构建用于训练的数据集，经过训练后的神经网络实现信道到混合数字模拟波束赋形矩阵的快速映射；S3、利用信道在角度延时域的相关性，使用数据驱动的深度神经网络对存在误差的信道进行去噪处理，并与数据模型双驱动的神经网络级联，以较低迭代次数实现鲁棒混合波束赋形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于深度展开学习算法的收发联合混合波束赋形方法
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