[发明专利]基于机器学习的5G NR下行定时同步方法在审
| 申请号： | 202210723728.1 | 申请日： | 2022-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN115103434A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 高西奇;何思然;房天昊;仲文 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04W56/00 | 分类号： | H04W56/00;G06N3/04;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： | 孙建朋 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的5G NR下行定时同步方法。本方法基于机器学习搜索和检测主同步信号，并在此基础上基于机器学习估计下行定时位置，通过使用大量不同信道条件下的样本数据训练深度神经网络，能够较好地适应实际系统的信道环境及其变化，在载波频偏等因素的干扰下较为准确地获取下行定时同步。相比基于定时度量的下行定时同步方法，本方法避免了手动设置判决门限的需要，可以通过样本数据的学习适应新的信道条件和传输场景，具有良好的适应性和可扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 nr 下行 定时 同步 方法 | ||
【主权项】：
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