【技术实现步骤摘要】
一种基于CFISTA
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NET的毫米波大规模MIMO信道估计方法
[0001]本专利技术涉及无线通信,更具体地,涉及用于多输入多输出(MIMO)无线通信网络的信道估计的方法和装置。
技术介绍
[0002]当前社会,人们的工作与生活对通信的需求无处不在,为了进一步提高数据传输速率以满足更高的通信需求,就需要扩大新的频谱范围,例如使用毫米波,或提高频谱资源利用率,例如使用大规模MIMO(massive Multiple
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InMultiple
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Out,massive MIMO)技术。
[0003]毫米波频段通常指30GHz
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300GHz的频谱。可利用的频谱范围是当前蜂窝移动通信的200倍,可提供更宽的频谱范围。然而,其也具有路径损耗严重、穿透性差、衰减快、覆盖范围小等问题。在室外或用户高速移动时尤为明显,因此毫米波需要与其他5G技术结合使用。毫米波可以与大规模MIMO技术联合使用,有效解决毫米波衰减快、覆盖范围小的问题。
[0004]信道 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于多输入多输出MIMO无线通信网络的信道估计的方法,所述MIMO无线通信网络包括基站和用户装备,所述方法包括:由所述用户装备接收由所述基站发送的导频信号以获得接收信号,所述导频信号用于估计所述基站与所述用户装备之间的信道;以及将所述接收信号输入经训练的信道估计模型以得到所述信道的信道估计,其中所述信道估计模型基于快速软阈值迭代算法FISTA并且包括多个层,所述多个层中的每一层分别对应于所述FISTA的每一次迭代。2.如权利要求1所述的方法,其中所述MIMO无线通信网络是毫米波MIMO无线通信网络。3.如权利要求1所述的方法,其中所述信道估计模型是使用深度学习神经网络来实现的。4.如权利要求1所述的方法,其中所述信道估计模型是通过以下步骤来训练的:制作信道估计训练数据集,所述训练数据集通过收集之前已有的信道估计实验采集获得;以及使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型。5.如权利要求4所述的方法,其中使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型包括:获取信道估计训练数据集;初始梯度下降步长设置为1;计算近似梯度下降向量;计算信道估计过程中的重构阈值向量;获得中间重构结果向量;以及判断中间重构结果向量是否满足信道要求,其中如果满足信道要求,则所述信道估计模型停止训练,输出网络参数作为信道估计重构结果,其中如果不满足信道要求,则迭代次数加1,继续进行下一步训练。6.一种用于多输入多输出MIMO无线通信网络的信道估计的装置,所...
【专利技术属性】
技术研发人员:许文华,陆涛,孙为国,朱学坤,徐秋,
申请(专利权)人:天翼数字生活科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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