[发明专利]基于深度学习的IRS反射图样和信道估计的联合设计方法有效
| 申请号： | 202110505646.5 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113162876B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 沈弘;李至诚;赵春明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈国强 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的IRS反射图样和信道估计联合设计方法，该方法针对智能反射表面辅助的无线通信系统，包括如下步骤：(1)生成训练非线性神经网络所需要的训练数据集；(2)搭建非线性神经网络，利用步骤(1)生成的训练数据集联合训练所述非线性神经网络，得到智能反射表面反射图样和信道估计；(3)基站将步骤(3)训练得到的反射图样发送给智能反射表面并进行配置；(4)基站采用步骤(3)训练得到的信道估计非线性神经网络进行在线信道估计。相对于传统的信道估计方法，本发明能够在同等信道估计精度前提下显著降低导频的开销，并且本发明在线计算复杂度较低，利于工程实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 irs 反射 图样 信道 估计 联合 设计 方法 | ||
【主权项】：
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