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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的6G全解耦网络代表信道生成方法与系统，包括：建立多径信道模型和多输入多输出正交频分复用系统传输模型；根据系统传输模型给出代表信道生成目标；根据多径信道模型建立多径信道信息数据集，并利用对比学习框架训练基于Transformer的编码器，编码器以多径信道信息为输入，输出多径信道表征信息。根据多径信道信息和多径信道表征信息，训练基于Transformer的解码器，解码器以多径信道表征信息为输入，输出多径信道信息。实际部署阶段输入多径信道信息，将编码器输出的多径信道表征信息平均后输入解码器，输出代表信道。本发明能够解决频谱地图中固定传输参数难以选择的问题，为6G全解耦接入网传输提供了一种可行的方案。
主权项：1.一种基于对比学习的6G全解耦网络代表信道生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立多径信道模型和多输入多输出正交频分复用系统传输模型；步骤2：根据所述多输入多输出正交频分复用系统传输模型给出代表信道生成目标；步骤3：根据多径信道模型建立多径信道信息数据集，并利用对比学习框架训练基于Transformer的编码器，编码器以多径信道信息为输入，输出多径信道表征信息；步骤4：根据所述多径信道信息和多径信道表征信息，训练基于Transformer的解码器，解码器以多径信道表征信息为输入，输出多径信道信息；步骤5：实际部署阶段输入多径信道信息，编码器输出多径信道表征信息，将多径信道表征信息在时间维度上平均后的多径信道表征信息输入解码器，输出代表信道。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于对比学习的6G全解耦网络代表信道生成方法与系统
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