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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明公开了一种大规模随机接入活跃性检测及信道估计方法，包括以下步骤：从大规模随机接入网络中采集信号数据；对采集到的信号数据进行去噪、归一化、采样和特征提取操作；构建基于深度学习的压缩感知算法网络结构；构建序列数据处理的循环神经网络结构；将训练好的压缩感知算法和循环神经网络模型结合；评估模型在未见过的数据上的性能表现；将训练好的模型部署到实际的6G网络中。本发明通过深度学习的压缩感知算法和循环神经网络结合，可以更准确地检测出网络中的活跃用户，因为深度学习模型能够学习复杂的信号特征和时序模式，从而更有效地识别出活跃用户，并且通过模型集成和联合优化，可以进一步提升检测的准确性。
主权项：1.一种大规模随机接入活跃性检测及信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，从大规模随机接入网络中采集信号数据，包括频域和时域信息以及与活跃用户标签信息；步骤S2，对采集到的信号数据进行去噪、归一化、采样和特征提取操作，以准备用于模型训练的数据；步骤S3，构建基于深度学习的压缩感知算法网络结构，用于学习信号的稀疏表示，并利用预处理后的信号数据对压缩感知算法模型进行训练，可从原始信号中有效提取稀疏表示；步骤S4，构建序列数据处理的循环神经网络结构，并使用标记数据对构建好的循环神经网络模型进行训练，以学习信道状态和活跃用户的时序模式；步骤S5，将训练好的压缩感知算法和循环神经网络模型结合，并通过联合训练或交替优化对集成模型进行联合优化，以最大化整体性能；步骤S6，准备独立的测试数据集，评估模型在未见过的数据上的性能表现；步骤S7，将训练好的模型部署到实际的6G网络中，用于实时的免授权随机接入活跃性检测和信道估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种大规模随机接入活跃性检测及信道估计方法
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