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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于无线通信技术领域，尤其为一种基于深度学习的大规模MIMO信号检测方法，包括以下步骤，步骤1，根据系统模型，获得接收信号信道矩阵和发射信号生成训练数据集和测试数据集；步骤2，构建IPICNet信号检测网络模型，该模型基于改进的IPIC迭代方法实现对原始发射信号的恢复。本发明与传统针对大规模MIMO系统的信号检测方法相比，本发明的IPICNet是根据深度学习模型驱动的思想构建检测网络，不仅运算能力得到了提升，可训练参数的引入也使得网络模型的弹性增强。
主权项：1.一种基于深度学习的大规模MIMO信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，根据系统模型，获得接收信号信道矩阵和发射信号生成训练数据集和测试数据集；步骤2，构建IPICNet信号检测网络模型，该模型基于改进的IPIC迭代方法实现对原始发射信号的恢复；步骤3，设置所述深度学习检测网络的损失函数，将步骤1中生成的训练数据集输入到步骤2中构建的IPICNet信号检测模型中进行线下训练，观察损失函数曲线，确保模型收敛良好；使用测试数据集对收敛的模型进行测试，测试通过后得到训练好的IPICNet信号检测网络模型；步骤4，使用训练好的IPICNet信号检测网络模型进行大规模MIMO信号检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于深度学习的大规模MIMO信号检测方法
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