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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的6G近场非平稳信道空时联合外推方法，获取历史时刻的部分空域信道状态信息；其中，部分空域信道状态信息为不完整的信道状态信息；将部分空域信道状态信息输入空时联合信道外推模型，并得到空时联合信道外推模型输出的未来目标时刻的完整空域信道状态信息；其中，空时联合信道外推模型包括串联的LSTM模块和生成器；本发明通过LSTM模块根据历史时刻的部分空域信道状态信息确定未来目标时刻的部分空域信道状态信息，再通过生成器生成未来目标时刻的完整空域信道状态信息，从而实现了由历史时刻的部分空域信道状态信息到目标时刻完整空域信道状态信息的外推，减少系统信道估计时的导频开销和反馈开销。
主权项：1.基于深度学习的6G近场非平稳信道空时联合外推方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史时刻的部分空域信道状态信息；其中，所述部分空域信道状态信息为不完整的信道状态信息；将所述部分空域信道状态信息输入空时联合信道外推模型，并得到所述空时联合信道外推模型输出的未来目标时刻的完整空域信道状态信息；其中，所述空时联合信道外推模型包括串联的LSTM模块和生成器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 基于深度学习的6G近场非平稳信道空时联合外推方法
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