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【 中文摘要 】本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种非线性毫米波MIMO通讯系统的信号检测方法。与现有技术相比,本发明方法的深度神经网络拥有更简单的结构,极大减少了超参数数量,减少了过拟合,减少了复杂度,易于训练,且仅需少量训练数据可达到较好的检测性能。
【 英文摘要 】The invention relates to the technical field of communication, in particular to a signal detection method of a nonlinear millimeter wave MIMO communication system. Compared with the prior art, the method has the advantages that the deep neural network has a simpler structure, the number of hyperparameters is greatly reduced, overfitting is reduced, complexity is reduced, training is easy, and good detection performance can be achieved only by a small amount of training data. The method has the advantages that the deep neural network is simple in structure, the number of the hyperparameters is greatly reduced, overfitting is reduced, the complexity is reduced, and training is easy.
用于检测非线性毫米波多输入多输出通信系统的信号的方法。
该方法使得深度神经网络具有更简单的结构,减少了超参数、过拟合的数量,降低了复杂度,从而在训练数据量较小的情况下,更容易对深度神经网络进行训练,达到更好的检测性能。
该方法包括使用发射天线通过功率放大器发射调制的数字信号。 获得发射信号向量。 发射信号向量通过毫米波信道传输。 得到接收信号矢量的实数。 生成数据集。 将数据集中的数据随机分为训练数据和测试数据。 深度神经网络被训练用于更新超参数。 测试数据被输入到经训练的深入神经网络中以用于验证训练之后的神经网络的性能。 在接收端采用更新超参数后的深度神经网络检测接收信号向量。 消除了信号的非线性失真和信道之间的干扰。 信号检测结束。
信息通信 | 信号 | 信号 |
通信系统 | 非线性毫米波多输入多输出通信系统 | |
测量实验 | 检测方法 | 检测 |
技术功效句 | 极大减少了超参数数量; 减少了复杂度; 本发明方法的深度神经网络拥有更简单的结构; 减少了过拟合; 易于训练 |
技术功效短语 | 减少超参数数量; 减少复杂度; 简单结构; 减少拟合; 训练 |
技术功效1级 | 数量; 复杂性; 拟合; 训练 |
技术功效2级 | 数量降低; 复杂性降低; 拟合降低; 训练 |
技术功效3级 | 超参数数量降低; 复杂性降低; 结构复杂性降低; 拟合降低; 训练 |
技术功效TRIZ参数 | 26-物质或事物的数量;36-系统的复杂性; |
主分类号 |
|
IPC分类号 | |
CPC分类号 | Y02D30/70; |
DWPI分类号 | T01; W02; |
DWPI手工代码 | T01-J16C1; T01-N01D; W02-C03A5; W02-C05A; |
国民经济行业分类 | 制造业信息传输、软件和信息技术服务业居民服务、修理和其他服务业 |
国民经济行业(主) | 制造业信息传输、软件和信息技术服务业 |
新兴产业分类 | 下一代信息网络产业互联网与云计算、大数据服务人工智能 |
新兴产业(主) | 下一代信息网络产业 |
知识密集型分类 | 信息通信技术制造业信息通信技术服务业新装备制造业 |
学科分类 | 工程 |
数字经济核心产业 | 数字产品制造业数字技术应用业数字要素驱动业 |
2021-11-23
申请日
CN202111394394.X(当前专利)
申请号
2022-04-15
首次公开日
CN114362795A
首次公开号
2023-04-18
授权公告日
CN114362795B(当前专利)
授权公告号
2041-11-23
预估到期日
计算因素
代理机构 | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 |
代理人 | 惠文轩 |
申请语言 | 汉语 |
审查员 | 蔡国利 |
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