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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种无蜂窝大规模MIMO中基于模型驱动深度学习的高能效免授权随机接入方法，包括：CPU向设备发送若干已知的待恢复信号，CPU收集设备发送来的接收信号作为训练数据；训练神经网络得到MMSE最佳接收机；上行传输时活跃设备先发送导频序列，再发送数据符号；对接收信号进行预处理作为MMSE最佳接收机的输入；通过MMSE最佳接收机实现活跃检测与信道估计，获得活跃用户以及对应的信道状态信息；通过最大比接收机获得活跃用户的发送数据。本发明仅需要使用少量训练样本即可准确学习毫米波信道的分布参数，最佳接收机可以利用学习到的分布参数区分不同用户的活跃状态并恢复出活跃用户的信道状态信息，从而充分发挥毫米波信道的频谱资源优势。
主权项：1.无蜂窝大规模MIMO中基于模型驱动深度学习的高能效免授权随机接入方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：CPU向设备发送若干已知的待恢复信号，CPU收集设备发送来的接收信号作为训练数据；S2：采用步骤S1的训练数据训练神经网络得到MMSE最佳接收机；S3：上行传输时活跃设备先发送导频序列，再发送数据符号；S4：对步骤S3的接收信号进行预处理作为MMSE最佳接收机的输入；S5：通过MMSE最佳接收机实现活跃检测与信道估计，获得活跃用户以及对应的信道状态信息；S6：通过最大比接收机获得活跃用户的发送数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 无蜂窝大规模MIMO中基于模型驱动深度学习的高能效免授权随机接入方法
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