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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法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：CN115987338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211650751.9，技术领域涉及：H04B7/0413；该发明授权一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法是由潘甦;刘晟设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于改进卷积神经网络的MassiveMIMO多用户调度方法。该方法包括：基站按照顺序扫描模拟预编码DFT码本，并结合用户反馈的信道状态信息，从各码本矩阵中选择出最佳码本，以确定5G通信系统下用户的最佳信道矩阵，采用改进后的粒子群算法对卷积神经网络的网络结构参数的进行分析，确定用于MassiveMIMO多用户调度的卷积神经网络的网络结构参数，以构建最佳卷积神经网络模型进行训练，获得基于卷积神经网络的MassiveMIMO多用户调度模型，在5G通信系统下的工业物联网场景中，将当前待调度用户的最佳信道矩阵，输入MassiveMIMO多用户调度模型对当前的最佳调度用户集进行预测，获得最佳调度用户集。由此，降低了计算负载。

本发明授权一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卷积神经网络的MassiveMIMO多用户调度方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，基站按照顺序扫描模拟预编码DFT码本，并结合用户反馈的信道状态信息，从各所述码本矩阵中选择出最佳码本，以确定5G通信系统下用户的最佳信道矩阵； 步骤2，采用改进后的粒子群算法对卷积神经网络的网络结构参数的进行分析，确定用于MassiveMIMO多用户调度的卷积神经网络的网络结构参数，以构建用于MassiveMIMO多用户调度的最佳卷积神经网络模型； 步骤3，采用5G通信系统下用户的最佳信道矩阵作为训练样本，对所述最佳卷积神经网络模型进行训练，获得基于卷积神经网络的MassiveMIMO多用户调度模型； 步骤4，在5G通信系统下的工业物联网场景中，采用步骤1的方式获取当前待调度用户的最佳信道矩阵，输入所述MassiveMIMO多用户调度模型对当前的最佳调度用户集进行预测，获得最佳调度用户集。

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：210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路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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