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申请/专利权人：中交航信(上海)科技有限公司;上海大学
摘要：本发明提供了一种基于全连接深度学习的MIMO场景信道估计方法及模型。所述方法包括步骤：构建数据集；构建基于全连接深度学习的深度学习模型；反复训练深度学习模型，并通过预测数据恢复出等效信道矩阵，将该矩阵与其对应的信道状态信息标签进行比较，通过最小均方误差对深度学习模型的输出进行评估；得到优化后的深度学习模型用于通过验证数据得到信道状态信息。本发明集中于通过全连接网络对OTFS导频信息进行学习以完成信道估计任务，在保持高性能的同时，显著提高信道估计的准确性和降低导频资源的开销。
主权项：1.基于全连接深度学习的MIMO场景信道估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建数据集，将其划分为训练集和测试集：基于3GPP提供的标准协议，仿真得到的OTFS调制通信数据，将完整的OTFS数据帧经过预处理得到含有有效导频信息的保护间隔区域数据及其对应的信道状态信息标签，将这些数据处理后映射为深度神经网络的训练集和测试集；S2、构建基于全连接深度学习的深度学习模型；S3、将训练集中含有有效导频信息的保护间隔区域数据输入所述基于全连接深度学习的深度学习模型，训练深度学习模型的特征提取功能使深度学习模型可以从输入数据中预测得到信道状态信息，同时使模型训练信噪比低的训练集，使模型具有好的抗噪性能；S4、得到深度学习模型的预测输出后，通过预测数据恢复出等效信道矩阵，将该矩阵与其对应的信道状态信息标签进行比较，通过最小均方误差对深度学习模型的输出进行评估；S5、重复所述步骤S3～S4达到设定次数后，得到优化后的基于全连接深度学习的深度学习模型；S6、将验证数据输入至训练好的模型后，得到信道状态信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中交航信(上海)科技有限公司 上海大学 基于全连接深度学习的MIMO场景信道估计方法及模型
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