公开(公告)号：CN119676828A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411475095.2

申请日：2024-10-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴少川 ,  孙铭君 ,  李廷非 ,  姜力僮 ,  凡逸飞

IPC: H04W72/044 ,  H04B7/06 ,  H04B7/0413 ,  G06N3/02

Abstract: 基于同构图神经网络的可扩展Cell‑Free Massive MIMO功率分配方法，它涉及一种可扩展Cell‑Free Massive MIMO功率分配方法。本发明为了解决目前还没有一种适用于Cell‑Free网络中用户数、AP数及AP天线数动态变化的信息携带图神经网络功率分配算法的问题。本发明将Cell‑Free网络构建为一个同构虚拟有向图，并设计了一种适用于Cell‑Free网络中用户数，AP数及AP天线数动态变化的信息携带图神经网络功率分配算法，其网络结构独立于虚拟图中的节点数量，能够适应不同规模的图。本发明属于通信技术领域。

公开(公告)号：CN119420387A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411450382.8

申请日：2024-10-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴少川 ,  孙铭君 ,  姜力僮 ,  李廷非 ,  王豪杰

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06 ,  H04B7/0452 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明提出基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码方法，包括：S1：构建通信系统模型；S2：将MU‑MIMO蜂窝网络构建为无线虚拟同构有向图；S3：设计一种适用于蜂窝网络中用户数及用户天线数动态变化的信息携带图神经网络(ICGNN)预编码算法，完成基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码。本发明通过在K＝5个用户的基础场景下进行训练，展示了ICGNN方法在不同用户数量下的性能，当外推到更大尺寸的图时，ICGNN性能表现更佳，始终优于WMMSE，相较于WMMSE，本发明提出ICGNN方法性能提升始终≥95％。