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申请/专利权人：成都图迅科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于R17Type‑II端口选择码本的深度学习方法，方法包括：获取上行链路信道状态信息，采用自监督去噪网络对所述上行链路信道状态信息进行去噪处理；利用深度预测网络根据上行信道的角度时延域信息预测下行信道的角度时延域信息；采用预编码矩阵对下行信道预编码；分别计算各个天线端口上的下行信道的接收功率，选择功率最大的L个天线端口；下行时延域变换矩阵选择；下行线性组合系数合并；利用深度学习根据非量化的端口系数矩阵重构量化的端口系数矩阵；采用重构的预编码矩阵对下行信道进行预编码。本发明提供的技术方案，可以在低信噪比及上下行互易性较弱的场景下提高上行端口选择的准确度，也可以降低系数矩阵的量化误差。
主权项：1.一种基于R17Type-II端口选择码本的深度学习方法，其特征在于，所述端口选择码本的深度学习方法包括以下步骤：获取上行链路信道状态信息，采用自监督去噪网络对所述上行链路信道状态信息进行去噪处理；利用深度预测网络根据上行信道的角度时延域信息预测下行信道的角度时延域信息，根据预测的角度时延域信息选择功率最大的P个角度时延域端口；采用预编码矩阵对下行信道预编码；分别计算各个天线端口上的下行信道的接收功率，选择功率最大的L个天线端口；下行时延域变换矩阵选择；下行线性组合系数合并；利用深度学习根据非量化的端口系数矩阵重构量化的端口系数矩阵；采用重构的预编码矩阵对下行信道进行预编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都图迅科技有限公司 一种基于R17 Type-II端口选择码本的深度学习方法
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