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申请/专利权人：大连大学
摘要：基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法，属于无线通信技术领域。技术方案：利用压缩感知方法对接收的导频信号进行处理，从中提取出初步的CSI矩阵；采用卷积神经网络和长短时记忆网络的结合结构提取空间特征和捕捉时间相关性；将初步估计的CSI矩阵输入ConvLSTM层，ConvLSTM网络融合时间相关信息以提高CSI估计的精度；使用相同的填充、ReLU激活函数和适当大小的滤波器获得与输入数据相同的尺寸；通过维数变换和反归一化得到最终的CSI估计结果。有益效果：本发明利用压缩感知和深度学习进行信道估计的方法，旨在降低信道估计的开销并提高时变信道中的估计精度，降低了下行训练和上行反馈的开销，同时提高了时变信道中的信道估计精度。
主权项：1.一种基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法，其特征在于，步骤如下：S1、压缩感知初步估计：利用压缩感知方法对接收的导频信号进行处理，从中提取出初步的CSI矩阵；S2、深度学习网络结构：采用卷积神经网络和长短时记忆网络的结合结构，通过卷积神经网络提取空间特征，通过长短时记忆网络捕捉时间相关性；S3、ConvLSTM网络处理：将初步估计的CSI矩阵按时间顺序输入ConvLSTM层，ConvLSTM网络融合时间相关信息以提高CSI估计的精度；S4、CSI重构：使用相同的填充、ReLU激活函数和适当大小的滤波器获得与输入数据相同的尺寸；通过维数变换和反归一化得到最终的CSI估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法
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