一种基于人工智能的大规模MIMO混合预编码方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115549732B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202211108893.2

    申请日:2022-09-13

    Abstract: 本发明提出了一种基于人工智能的大规模MIMO混合预编码方法;首先设计基础学习器;采用传统部分连接结构的混合预编码算法构造CNN网络的数据集,构建损失函数;然后设计高级学习器;构建数据集,利用元学习MAML算法对数据集进行元训练和元微调,完成网络在全新的环境的适应;本发明利用卷积神经网络替代传统算法,降低计算复杂度,获得预编码矩阵的批量预测能力,并巧妙利用模拟预编码器的部分连接结构,减小神经网络的规模,降低预测时间开销,同时利用元学习MAML算法提高了神经网络环境普适性的能力,保证网络在全新的环境中能够快速适应。

    基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法

    公开(公告)号:CN114035858B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202111254423.2

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法,属于移动边缘计算领域,包括:设置CF‑MEC训练环境;基于CF‑MEC训练环境,使用M/M/1排队论模型生成计算任务;在每个用户设备上构建深度Q网络,利用计算任务对被分配到任务的用户设备上的深度Q网络进行训练,直至贪婪策略的概率趋近于1,训练结束得到训练后的深度Q网络;将待测数据输入训练后的深度Q网络中,使用户设备对边缘服务器进行独立计算卸载决策。该方法通过在每个用户设备上部署训练好的深度Q网络,用户可以自行根据网络中的相关信息进行卸载决策,从而尽可能降低自身运行计算密集型任务的时延,提高用户体验。

    一种用于复合材料的动态均质化超声全聚焦缺陷成像方法及系统

    公开(公告)号:CN113109447A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110423348.1

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本发明提供一种用于复合材料的动态均质化超声全聚焦缺陷成像方法及系统,该方法包括:步骤1:基于递归刚度矩阵法对声波在复合材料层合板周期性铺层中的传播过程进行解析建模;步骤2:通过弗洛凯波理论对复合材料层合板的周期性铺层单元进行动态均质化建模,得出不同铺层方向的复合材料层合板对应的可均质化范围;步骤3:根据均质各向异性材料中波矢的频散效应求出准纵波的能量传播速度;步骤4:利用非均质各向异性复合材料在可动态均质化范围内的能量传播速度进行波达时间修正,从而对各种铺层方向的复合材料层合板进行超声全聚焦缺陷成像检测。本发明通过解决复合材料铺层结构和激励信号中心频率引起的不同传播方向的声速差异导致的时间补偿问题,实现非均质各向异性复合材料的可视化成像。

    一种基于非正交多址接入技术的波束空间下分布式功率分配方法

    公开(公告)号:CN112543043A

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011340423.X

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 一种基于非正交多址接入技术的波束空间下分布式功率分配方法,属于无线通信领域,为了解决用户终端数目经常会大于射频链路数量,从而导致用户间干扰难以抑制,并导致频谱效率明显降低的问题。本发明随机生成原始信道矩阵;根据离散透镜阵列特性,将原始信道矩阵转换到波束空间;采用最大幅值波束选择算法进行波束选择,确定出基站发射端即将使用的波束集合,并由波束集合得到发射机和接收机之间的实际信道矩阵;采用破零预编码算法,抑制不同波束间的干扰;形成用户簇,在同一个用户簇的用户间引入非正交多址接入技术;对下行链路的多个用户进行簇间和簇内分布式功率分配,得出功率分配结果。有益效果为明显提升系统频谱效率。

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