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一种RIS辅助的大规模MIMO深度学习方法 

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申请/专利权人:南京信息工程大学

摘要:本发明公开了一种RIS辅助的大规模MIMO深度学习方法,首先,引入RIS进行上行免授权的传输,由此级联形成用户与RIS、RIS与基站之间的通信信道链路,从而有效控制无线信号传输的质量;接着,建立Turbo消息传递思想下的深度学习系统,通过大量的训练数据,学习RIS辅助的级联信道状态信息,并进行估计;最后,对RIS辅助的大规模机器类通信信道估计的结果进行统计分析,通过状态演化,对消息传递网络的每一层的解析性能进行分析,得到RIS辅助的大规模机器类上行通信系统的收敛结果。本发明方法灵活性强,性能优异且复杂度低,能够在较少的学习层数下取得较好的信道估计性能。

主权项:1.一种RIS辅助的大规模MIMO深度学习方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤S1、建立RIS辅助的大规模机器类上行通信系统,通过高斯随机分布逼近RIS辅助的级联信道;步骤S2、基于Turbo消息传递方法,构建RIS辅助的大规模机器类上行通信系统深度学习网络并进行分层,对每一层进行贝叶斯多维测量向量估计,循环迭代至最终收敛,估计基站端天线上的信道后验信息;步骤S3、将S2中的信道后验信息的估计模块,转化为联合生成对抗网络和降噪卷积神经网络的融合模块,学习RIS辅助的级联信道状态信息,得到降噪处理后的级联信道估计结果;步骤S4、通过状态演化,对RIS辅助的大规模机器类上行通信系统深度学习网络的每一层的解析性能进行分析,得到RIS辅助的大规模机器类上行通信系统的收敛结果。

全文数据:

权利要求:

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