基于深度学习的通信方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请实施例提供一种基于深度学习的通信方法、装置及系统，包括：接收来自第一无线通信设备的第一码字；其中，第一码字是第一无线通信设备根据估计的信道矩阵确定的；通过基于深度学习的去噪网络对第一码字去噪，并根据去噪后的第一码字确定信道矩阵对应的重构信道矩阵；根据重构信道矩阵向第一无线通信设备发送消息。上述方法中，通过对第一码字进行去噪处理，使得根据去噪后的第一码字确定的重构信道矩阵更加准确，更加接近于第一无线通信设备估计的信道矩阵，从而实现提高非理想信道中信号传输的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的通信方法、装置及系统
本申请涉及通信
，尤其涉及一种基于深度学习的通信方法、装置及系统。
技术介绍
在多输入多输出(tultipleinputtultipleoutput，MIMO)系统中，通信质量的保障来自于对信道状态信息(channelstateinformation，CSI)的精确获取。在时分双工(timedivisionduplex，TDD)系统中，其上下行信道具有互易性，基站可以利用估计得到的上行链路的CSI确定下行链路的CSI，从而根据上行链路的CSI实现下行链路传输的波束赋形。而对于频分双工(frequencydivisionduplex，FDD)系统，由于上下行链路工作于不同的频率，因此上行链路的CSI不能用来确定下行链路的CSI，即基站不能直接估计得到下行链路的CSI。为此，需要终端设备将估计得到下行链路的CSI，反馈到基站。基站可以再根据终端设备反馈的CSI进行下行链路传输。大规模MIMO系统的特点是天线数目多、频带宽度大，这带来了更高的传输速率和频谱效率。与此同时，针对于大规模MIMO系统，如何本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通信装置，其特征在于，包括：/n通信单元，用于接收来自第一无线通信设备的第一码字，所述第一码字根据所述第一无线通信设备估计的信道矩阵确定；/n处理单元，用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪，并根据去噪后的所述第一码字确定所述信道矩阵对应的重构信道矩阵；/n所述通信单元，还用于根据所述重构信道矩阵，向所述第一无线通信设备发送消息。/n

【技术特征摘要】
1.一种通信装置，其特征在于，包括：
通信单元，用于接收来自第一无线通信设备的第一码字，所述第一码字根据所述第一无线通信设备估计的信道矩阵确定；
处理单元，用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪，并根据去噪后的所述第一码字确定所述信道矩阵对应的重构信道矩阵；
所述通信单元，还用于根据所述重构信道矩阵，向所述第一无线通信设备发送消息。


2.根据权利要求1所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪，具体包括：
在确定接收的所述第一码字的信号质量小于阈值时，通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪。


3.根据权利要求1所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪，具体包括：
所述处理单元，用于确定与所述第一码字的长度对应的基于深度学习的去噪网络，并通过对应于所述第一码字的长度的基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪。


4.根据权利要求1至3任一所述的通信装置，其特征在于，所述通信单元，还用于根据所述重构信道矩阵，向所述第一无线通信设备发送消息，具体包括：
根据所述重构信道矩阵对发送波束进行波束赋形，并通过所述发送波束向所述第一无线通信设备发送消息。


5.根据权利要求1至4任一所述的通信装置，其特征在于，所述基于深度学习的去噪网络采用sigmoid激活函数，且满足KL散度稀疏约束。


6.根据权利要求1至5任一所述的通信装置，其特征在于，所述第一码字为经过所述第一无线通信设备通过编码模块将所述信道矩阵编码后传输至所述通信装置的码字；
所述处理单元具体用于：
通过解码模块对去噪后的所述第一码字进行解码，获得所述信道矩阵对应的重构信道矩阵。


7.根据权利要求6所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元还用于：
对所述编码模块、所述解码模块以及所述去噪网络分别进行训练；
将训练后的所述编码模块、训练后的所述解码模块以及训练后的所述去噪网络进行联合训练。


8.一种通信装置，其特征在于，包括：
基带处理器，用于接收来自第一无线通信设备的第一码字，所述第一码字根据所述第一无线通信设备估计的信道矩阵确定；
神经网络处理器，用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪；
所述基带处理器，用于根据去噪后的所述第一码字确定所述信道矩阵对应的重构信道矩阵；根据所述重构信道矩阵，向所述第一无线通信设备发送消息。


9.根据权利要求8所述的通信装置，其特征在于，所述神经网络处理器用于通过基于深度学习的去噪网络对所述第一码字去噪，具体包括：
在确定接收的所述第一码字的信号质量小于阈值时，通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱婧，汪浩，高飞飞，叶宏远，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：广东;44