一种基于深度学习的波束管理方法

    公开(公告)号:CN118450391A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410439007.7

    申请日:2024-04-12

    Inventor: 周张霖 柯峰 杨波

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的波束管理方法,该方法包括下述步骤:基站侧初始化天线和波束配置,基站侧与用户侧进行全方向波束扫描获得CRS信号强度,选择具有最大RSRP值的波束对进行通信,根据衰落状况分配功率,完成波束通信初始化,收集多用户的信道数据并合并成训练数据集,构建并训练波束对齐辅助网络FAN,预测所有方向波束对的RSRP值,对所有波束方向进行排序,挑选波束再次进行扫描并获得挑选波束对应RSRP值,用户侧选择最大RSRP波束对方向进行通信,将选择结果反馈给基站侧,完成波束对齐流程,基站侧根据网络质量报告判断是否进行波束对齐操作。本发明能减少资源消耗,加快波束对齐的时间,进而提高通信质量。

    全息天线、控制方法、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113471716A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202111035447.9

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本申请涉及一种全息天线、控制方法、计算机设备和存储介质。该全息天线包括第一介质板及其第一表面和第二表面分别附有的第一金属板和第二金属板;上述每个板上的对称的第一电磁带隙阵列和第二电磁带隙阵列,分别形成第一人工磁表面和第二人工磁表面;第一介质板上集成的第一功分器和第二功分器、第一人工磁表面以及第二人工磁表面在第一金属板与第二金属板之间形成腔体结构;第一金属板设置有位于腔体结构的其中一面的缝隙阵列。第一人工磁表面和第二人工磁表面用于在腔体结构内将第一功分器和第二功分器在第一金属板与第二金属板之间产生TE波转化为准TEM波。缝隙阵列用于控制腔体结构内的准TEM波的辐射。采用本全息天线能够降低天线结构的复杂度。

    一种基于人工智能的CSI反馈增强方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN117097382A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311107811.7

    申请日:2023-08-30

    Inventor: 周张霖 柯峰 杨波

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的CSI反馈增强方法、装置及介质,属于无线通信领域。其中方法包括:UE侧接收到BS侧下发的信号,根据接收到的信号进行CSI信道估计,得到估计信道H;根据估计信道H获取特征向量矩阵将特征向量矩阵输入编码器进行CSI压缩,获得压缩后的矩阵;将压缩后的矩阵进行量化处理,上传至BS侧;BS侧对接收到的信号进行数据处理,获得数字信号;对数字信号进行解量,得到原始压缩后的矩阵;将原始压缩后的矩阵输入到解码器中进行CSI解压缩,得到解压缩的矩阵 本发明提出基于人工智能的CSI压缩反馈方案,针对不同的通信系统采取不同的量化比特数以及压缩率对模型进行训练,以达到兼容不同通信系统的目的。

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