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申请/专利权人：江苏师范大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的信道状态信息反馈方法，具体方法为：步骤1、通过去噪模块对信道矩阵去噪后，向编码器输入信道矩阵H的实部和虚部，生成码字Codeword；步骤2、基于步骤1获得的码字Codeword，使用解码器将其映射回信道矩阵H，通过RefineNet结构恢复信道状态信息矩阵，在该结构中使用Conv‑mixer模块进行信息恢复。有益效果为：达到更优的去噪目的，设计轻量级的多头注意力模块，通过实现Q和V矩阵的下采样来提供效率上的优势，减少参数的数量，降低计算复杂度，提高效率，通过使用Conv‑mixer模块实现通道维度和空间维度的信息融合，使用跳跃连接结构，进一步提高神经网络的鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度学习的信道状态信息反馈方法，其特征在于，具体方法为：步骤1、通过去噪模块对信道矩阵去噪后，向编码器输入信道矩阵H的实部和虚部，编码器的第一层是一个卷积层，使用3×3的卷积核生成两个特征映射，在卷积层之后，将特征映射重塑为一个向量，并使用一个全连接层来生成码字Codeword；步骤2、基于步骤1获得的码字Codeword，使用解码器将其映射回信道矩阵H，解码器的第一层是全连接层，之后再通过RefineNet结构恢复信道状态信息矩阵，在该结构中使用Conv-mixer模块进行信息恢复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏师范大学 一种基于深度学习的信道状态信息反馈方法
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