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南京邮电大学刘旭获国家专利权

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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116319190B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310231727.X,技术领域涉及:H04L25/02;该发明授权基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质是由刘旭;梁睿;杨龙祥;朱洪波设计研发完成,并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质,方法包括以下步骤:接收MIMO系统的发送端发送的导频信号,基于预先设计并训练的去噪神经网络,对接收到的信号进行去噪;根据去噪后得到的信号,使用随机梯度下降算法优化预先设计并训练的GAN的随机输入,得到最优的GAN输入。该基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质,通过对接收信号进行了有效的去噪,降低了信道估计过程中噪声对信道估计的影响,并且采用注意力机制有效地利用了角度域信道的空间聚集稀疏结构,将整个角度空间分割成多个小角度区域,分别关注这些小区域,过滤掉无关信息对本区域信道学习的影响,提高了信道学习的效率和信道估计的准确性。

本发明授权基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于GAN的大规模MIMO系统信道估计方法,其特征是,所述方法包括以下步骤: 接收MIMO系统的发送端发送的导频信号,基于预先设计并训练的去噪神经网络,对接收到的信号进行去噪; 根据去噪后得到的信号,使用随机梯度下降算法优化预先设计并训练的生成对抗网络GAN的随机输入,得到最优的GAN输入; 将获得的最优的GAN输入送入GAN生成器,并根据其输出结果获得最优的信道估计值; 其中,预先设计并训练的GAN,包括注意力机制模块,用于赋予GAN判别器重点关注信道各个局部区域的能力; 所述去噪神经网络采用自动编码器的结构,包括三个编码器块和三个解码器块,其中, 每个编码器块包含依次连接的一个卷积层、一个规范化层和一个LeakyReLU激活函数层,每个解码器块由依次连接的上采样层、卷积层、规范化层和一个LeakyReLU激活函数层组成; 每个卷积层设置有32个大小为3×3的卷积核; 每个编码器块和其对应解码器块之间设置有跳跃连接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学,其通讯地址为:210003 江苏省南京市鼓楼区新模范66号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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