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摘要：一种基于傅里叶频谱的多特征波束赋型无线通信模型训练方法，属于无线通信领域，首先搭建基于MATLAB仿真平台的毫米波通信系统，定义系统中各个结构的参数；其次，由已有数据经过信道估计生成数据集；随后通过傅里叶变换得到多特征数据作为神经网络的输入；再次，通过各层神经网络以及本发明设计的损失函数进行约束，即可得到改变天线状态的预编码矩阵VRF，最后将测试集输入到模型，通过频谱效率来判断波束赋型效果。本发明设计此模型，将输入数据先进行离散傅里叶变换在进入神经网络，随后设计损失函数有效地提高了波束赋型效果，减少功率损耗。
主权项：1.一种基于傅里叶频谱的多特征波束赋型无线通信模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：基于MATLAB仿真平台搭建毫米波通信系统，定义接收天线数量、发射天线数量和射频链数量，生成数据；S2：在有生成数据的情况下，经过信道估计得出所需要的训练集和测试集，其中包含信道矩阵hH以及信噪比γ；S3：总流程为两阶段设计，在线部署阶段以及离线训练阶段，在训练阶段提取数据集中的傅里叶频谱特征，构成深度神经网络C的输入，实现多特征输入；S4：根据深度神经网络C的结构，合理增加数据处理步骤，实现无监督模型鲁棒性提升，网络输出得到能够改变天线状态的预编码矩阵VRF，设计损失函数，根据优化目标更新训练参数，得到新的VRF矩阵，实现较好的波束赋型效果；S5：使用测试集数据测试训练好的波束赋型模型，通过频谱效率评判波束赋型效果。
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百度查询： 浙江工业大学 基于傅里叶频谱的多特征波束赋型无线通信模型训练方法
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