[发明专利]一种基于深度学习调控扇区的导频污染消除方法有效
| 申请号： | 201811367913.1 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109474548B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 牛戈 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L5/00;H04B17/391 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 刘雪萍 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习调控扇区的导频污染消除方法，包括如下步骤：S1.5G大数据传输场景中在小区内划分扇区；S2.小区内扇区数目K通过深度学习在不同扇区下系统的有效和速率与信道状态信息的最小均方误差MMSE的比值来控制；S3.同一个扇区内的用户使用相互正交的导频序列，不同扇区之间的用户导频序列复用；S4.设置扇区之间的用户波达方向角不混叠，通过贝叶斯估计，并利用每个扇区空域信息的差异消除导频污染。本发明通过深度学习在不同扇区下系统的有效和速率与信道状态信息的最小均方误差MMSE的比值来控制小区内划分扇区的数目，使得导频序列的长度可以极大的缩短，通过贝叶斯估计消除导频污染。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 调控 扇区 污染 消除 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习调控扇区的导频污染消除方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.5G大数据传输场景中在小区内划分扇区；S2.小区内扇区数目K通过深度学习在不同扇区下系统的有效和速率与信道状态信息的最小均方误差MMSE的比值来控制；S3.同一个扇区内的用户使用相互正交的导频序列，不同扇区之间的用户导频序列复用；S4.设置扇区之间的用户波达方向角不混叠，通过贝叶斯估计，并利用每个扇区空域信息的差异消除导频污染。
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