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申请/专利权人：南京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明公开了一种非对称全数字通信系统中基于深度学习的信道估计方法，包括：设计基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，将稀疏阵列的接收信号恢复成完整维度的虚拟阵列信号；基于泰勒公式将获得的虚拟信号分解为在网格部分和离网格部分，设计一个两步角度估计网络TwoStep‑AngleEstimationNet,Ts‑AEnet估计信号到达角角度；求解最小二乘问题估计信号路径增益，重建下行信道。本发明在非对称全数字通信系统中提出了基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，较大限度地降低因天线缺失造成的信息损失，并提出了基于深度学习的Ts‑AEnet角度估计网络，在降低信道估计复杂度的同时，还保证了系统估计精度。
主权项：1.一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法，其特征在于：包括，设计基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，利用虚拟阵列插值方法将稀疏阵列接收到的信号恢复成完整维度的虚拟阵列信号；使用泰勒公式将获得的虚拟信号分解为在网格部分和离网格部分，设计两步角度估计网络Ts-AEnet估计信号到达角角度；将接收到的信号数据集输入预处理层进行处理后，在训练集上采用有监督学习方式离线训练神经网络，然后在线部署训练好的Ts-AEnet估计信号角度，并求解最小二乘问题估计信号路径增益，重建下行信道。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法
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