公开(公告)号：CN109617584B

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN201910014714.0

申请日：2019-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱洪波 ,  夏文超 ,  郑淦 ,  张军

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B17/391

Abstract: 一种基于深度学习的MIMO系统波束成形矩阵设计方法，步骤如下，首先利用已知算法获得深度学习网络所需要的训练样本集；接着构建深度学习神经网络模型，初始化模型相关参数并利用训练样本集进行训练；然后利用导频获取信道送入神经网络预测出波束成形矩阵系数，最后将信道与波束成形矩阵系数组合，构成波束成形矩阵。该方法利用深度学习神经网络获得的波束成形矩阵能够同时兼顾性能与算法复杂度，可以在保证性能的前提下降低时延，使得MIMO系统能提供实时服务。

公开(公告)号：CN109617584A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201910014714.0

申请日：2019-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱洪波 ,  夏文超 ,  郑淦 ,  张军

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B17/391

Abstract: 一种基于深度学习的MIMO系统波束成形矩阵设计方法，步骤如下，首先利用已知算法获得深度学习网络所需要的训练样本集；接着构建深度学习神经网络模型，初始化模型相关参数并利用训练样本集进行训练；然后利用导频获取信道送入神经网络预测出波束成形矩阵系数，最后将信道与波束成形矩阵系数组合，构成波束成形矩阵。该方法利用深度学习神经网络获得的波束成形矩阵能够同时兼顾性能与算法复杂度，可以在保证性能的前提下降低时延，使得MIMO系统能提供实时服务。