联合上下行字典学习和信道估计方法及装置

    公开(公告)号:CN115941396A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211427436.X

    申请日:2022-11-14

    摘要: 本发明提供一种应用于大规模天线系统的联合上下行字典学习和信道估计方法及装置,包括:基于非凸双时间尺度随机优化问题对应的第一目标函数,对上下行接收信号进行联合上下行的字典学习和信道估计,确定稀疏编码向量,以及更新上下行字典;基于稀疏编码向量和当前时间段的上下行字典,进行下行信道估计;其中,第一目标函数是基于对数的期望形式,第一目标函数与上下行接收信号、上下行字典和稀疏编码向量相关,其目标是最小化稀疏编码向量的稀疏度,第一目标函数的约束条件满足小于或等于模型匹配误差。本发明用以实现通过在线字典更新捕获通信场景中的信道特性变化,通过使用有限的导频开销,提高动态场景下下行信道估计的准确度。

    基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置

    公开(公告)号:CN115250507A

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202210892762.1

    申请日:2022-07-27

    摘要: 本发明提供一种基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置。该方法包括:对任意信道状态信息CSI矩阵进行维度变换,得到CSI矩阵对应的行向量和列向量;基于行向量和列向量,得到第一矩阵,第一矩阵用于指示CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的点积;基于CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的幅值之积,确定第二矩阵;将第一矩阵和第二矩阵相除,得到CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的余弦相似度矩阵。本发明提供的基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置,保证能够提取信道状态信息矩阵中有效信息的同时,也可以通过矩阵变换巧妙地降低计算复杂度。