【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及一种面向mimo检测器的量化方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、多输入多输出(multiple-input multiple，mimo)技术在提高信道容量和频谱效率方面表现出显著的潜力。然而，随着天线数目的不断增加，mimo检测器的计算复杂度也急剧增长，对硬件设计和实现提出了严峻挑战。为了解决这一问题，众多研究人员致力于研究能够实现性能和复杂度良好折中的mimo检测器。作为一种连接算法和硬件实现的高性价比工具，量化能够在不降低检测器的误码性能的情况下减少硬件开销，在各种方法中脱颖而出。
2、实际硬件实现中的量化多采用统一量化(unified quantization，uq)或手动量化(hand-crafted quantization，hq)，这两种方法都依赖于人为设定mimo检测器中各变量的量化位宽。其中，统一量化为所有变量提供相同的精度，这将导致大量比特冗余的存在；而手动量化虽能够在一定程度上节约位宽开销，但需要花费大量的人力为每个变量设置合适的位宽。
技术实...
【技术保护点】
1.一种面向MIMO检测器的量化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向MIMO检测器的量化方法，其特征在于，所述通过训练好的目标量化模型对中间变量的小数位宽进行优化之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的面向MIMO检测器的量化方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的面向MIMO检测器的量化方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的面向MIMO检测器的量化方法，其特征在于，所述惩罚项的表达式如下：
6.根据权利要求1所述的面向MIMO检测器的量化方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，所述通过训练好的目标量化模型对中间变量的小数位宽进行优化之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，所述惩罚项的表达式如下：
6.根据权利要求1所述的面向mimo检测器的量化方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张川，曾雨薇，李宗尧，葛荧萌，张在琛，黄永明，尤肖虎，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：
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