公开(公告)号：CN107332598B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201710495044.X

申请日：2017-06-26

Applicant: 浙江理工大学

Inventor： 赵明杰 ,  王维维 ,  史清江 ,  徐伟强 ,  吴呈瑜

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先通过已有的天线选择方法产生深度学习所需要的训练数据集；接着，建立深度学习模型，利用训练数据训练深度学习模型并保存；然后利用保存的深度学习模型完成天线选择；最后对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用深度学习技术设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现较低的计算复杂度。

公开(公告)号：CN107181515B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201710494524.4

申请日：2017-06-26

Applicant: 浙江理工大学

Inventor： 王维维 ,  赵明杰 ,  史清江 ,  徐伟强 ,  吴呈瑜

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明公开了一种基于光滑近似思想的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先获取多输入多输出(MIMO)系统的参数，建立MIMO系统天线选择问题的数学模型；接着利用光滑近似(SA)思想将MIMO系统天线选择问题转化为光滑问题，迭代求解该问题，完成天线选择；最后，对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用光滑近似思想设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现快速的天线选择。

公开(公告)号：CN107332598A

公开(公告)日：2017-11-07

申请号：CN201710495044.X

申请日：2017-06-26

Applicant: 浙江理工大学

Inventor： 赵明杰 ,  王维维 ,  史清江 ,  徐伟强 ,  吴呈瑜

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先通过已有的天线选择方法产生深度学习所需要的训练数据集；接着，建立深度学习模型，利用训练数据训练深度学习模型并保存；然后利用保存的深度学习模型完成天线选择；最后对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用深度学习技术设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现较低的计算复杂度。

公开(公告)号：CN107181515A

公开(公告)日：2017-09-19

申请号：CN201710494524.4

申请日：2017-06-26

Applicant: 浙江理工大学

Inventor： 王维维 ,  赵明杰 ,  史清江 ,  徐伟强 ,  吴呈瑜

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明公开了一种基于光滑近似思想的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先获取多输入多输出(MIMO)系统的参数，建立MIMO系统天线选择问题的数学模型；接着利用光滑近似(SA)思想将MIMO系统天线选择问题转化为光滑问题，迭代求解该问题，完成天线选择；最后，对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用光滑近似思想设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现快速的天线选择。