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公开(公告)号：CN118631300A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410600921.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于最优预编码结构的多小区大规模MIMO通信方法，在多小区网络大规模MIMO系统中，基站间交互各基站到所有用户的瞬时信道状态信息，在单个基站功率约束条件下，以最大化所有用户的可达和速率为准则，设计一种获得最优预编码的方法；进一步，利用最优预编码的结构，提取部分或全部参数进行深度学习，提出了基于深度学习的低复杂度预编码框架。利用卷积神经网络对最优预编码数据集进行训练，通过输入信道矩阵，获取所提取的预编码参数，代入最优预编码的结构获得每个用户终端的预编码向量。基于深度学习的低复杂度预编码框架具有逼近最大可达和速率的性能，同时相对常见的迭代方法，可降低计算复杂度，节省计算成本。
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