申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2022-08-03

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN115473553B

主分类号：H04B7/0456

分类号：H04B7/0456;H04L25/02;H04B10/90;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.12.30#实质审查的生效;2022.12.13#公开

摘要：本发明公开了一种智能抑制波束斜视的方法、装置及电子设备，在考虑到空间相关性协助抑制波束斜视的同时，将三维矩阵降低到二维矩阵，有效减少了网络剩余部分中各层的参数数量与训练模型时对计算平台的内存开销，适用于太赫兹频段宽带大规模MIMO混合预编码系统，可以有效应对波束斜视问题。利用深度学习技术，以最大化频谱效率为目标，设计混合预编码矩阵，分步求解混合预编码矩阵的方法使WHPC‑Net模型更容易训练的同时也具备一定的可解释性。仿真实验数据表明，利用本发明所提供的混合预编码方法所得到的频谱效率优于传统混合预编码，同时对非完美信道状态信息具有很强的鲁棒性。

主权项：1.一种智能抑制波束斜视的方法，其特征在于，包括：训练阶段：S1，根据太赫兹频段通信系统的配置信息，确定太赫兹信道矩阵及估计的太赫兹信道矩阵；其中，估计的太赫兹信道矩阵分别为用户接收端、基站发送端估计的天线阵列响应矢量，m∈[1,2,…,M]，M为子载波数，和θl分别为离开角AoD和到达角AoA，Δθl和分别为AoA和AoD的估计误差，Δθl～N0,σ2，σ2代表高斯分布的方差，L为路径数；S2，构建基于深度学习的WHPC-Net模型，所述WHPC-Net模型包括预处理模块、模拟预编码子网络APC-Net及数字预编码子网络DPC-Net；其中，所述预处理模块用于根据计算平均信道协方差矩阵C，所述APC-Net用于根据C计算模拟预编码矩阵FRF，所述DPC-Net用于根据C及FRF的相位p计算数字预编码矩阵FBB；S3，以所述太赫兹信道矩阵及估计的太赫兹信道矩阵作为无标签训练集，训练所述WHPC-Net模型；应用阶段：实时计算估计的太赫兹信道矩阵并将其输入至训练好的WHPC-Net模型，得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵，将其相乘得到混合预编码矩阵；将基站发送端的信号与所述预编码矩阵相乘后进行发送；所述APC-Net用于根据C，按照以下公式计算模拟预编码矩阵FRF： 其中，p为模拟预编码矩阵相位，p＝fAPC-NetC为C与模拟预编码矩阵相位p间的映射关系，Nt为发送天线数；所述DPC-Net用于根据C及FRF的相位p，按照以下公式计算数字预编码矩阵FBB： 其中，Pt为基站发送端的发送功率，为C、p与数字预编码矩阵的实部和虚部之间的映射关系，F为F范数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种智能抑制波束斜视的方法、装置及电子设备

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