[发明专利]基于机器学习的5G时变信道回放与仿真方法在审
| 申请号： | 201910521136.X | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110247719A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 赵雄文;杜飞;王忠钰 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;H04W24/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于无线信道建模技术领域，尤其涉及基于机器学习的5G时变信道回放与仿真方法，包括：采用高分辨率空间交替广泛期望最大算法提取信道每一快照对应的小尺度参数；建立与快照对应的联合小尺度参数神经网络时变模型；用神经时变模型生成的小尺度参数替代基于几何基础上的随机统计模型中的随机信道参数进行小尺度参数仿真；根据仿真得到的小尺度参数，计算得到时变的信道矩阵系数。能很方便的将5G实际场景信道测试数据回放，对科研机构和工业界实现5G链路和系统级性能仿真评估与5G网络设计有非常重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 小尺度 时变 快照 基于机器 时变信道 回放 高分辨率空间 无线信道建模 参数仿真 参数替代 几何基础 模型生成 神经网络 实际场景 数据回放 随机信道 统计模型 网络设计 信道测试 信道矩阵 性能仿真 系统级 链路 算法 信道 科研机构 神经 学习 期望 评估 应用 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的时变信道回放与仿真方法，其特征在于，包括：步骤S101：采用高分辨率空间交替广泛期望最大算法提取信道每一快照对应的小尺度参数；步骤S102：建立与快照对应的联合小尺度参数神经网络时变模型；步骤S103：用神经时变模型生成的小尺度参数替代基于几何基础上的随机统计模型中的随机信道参数进行小尺度参数仿真；步骤S104：根据仿真得到的小尺度参数，计算得到时变的信道矩阵系数。
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- 苏为;蔡晶晶;江霞林;王德清;陈柯宇 - 厦门大学
- 2016-08-04 - 2019-05-17 - H04B17/391
- 本发明公开了一种时变海洋信道建模方法，包括以下步骤1)采用Bellhop模型获得的声线传播路径和射线声学仿真软件计算得到信道的冲击响应，作为时变信道建模中信道冲击响应的初值；2)建立按数据分块长度更新的时变水声信道，获得海洋信道冲击响应h(t)随时间变化的统计特性，进一步对按符号速率抽样后的ht与ht+τ随时间变化的统计特性进行研究，建立统计参数的数据库；3)水声信道变化可分为ht+τ相对ht的结构不变和结构发生变化的情况，ht结构不变时，ht+τ通过数据库中信道随时间变化的相关程度更新信道；ht结构变化时，重新生成新的稀疏度因子并更新信道。本发明建立的时变水声信道统计模型可以很好还原海洋水声信道，准确反映水声信道的稀疏特性。
- 针对超大带宽无线信道仿真实现精确延时处理的电路结构-201910099563.3
- 刘景鑫;赵成成 - 上海创远仪器技术股份有限公司
- 2019-01-31 - 2019-05-10 - H04B17/391
- 本发明涉及一种针对超大带宽无线信道仿真实现精确延时处理的电路结构，包括大步进延时模块组，包含多个大步进延时模块，所述的多个大步进延时模块的输出端和输入端依次串联；小步进整数延时模块组，包含多个多相位的移位寄存器，所述的各个移位寄存器的输入端分别与所述的多个大步进延时模块的输出端相连接；小数延时模块组，包含多个小数延时模块，所述的各个小数延时模块的输入端分别与所述的多个移位寄存器的输出端相连接。采用了该电路结构，对数据进行多相处理，以便在低速时钟下实现对高速数据的处理，实现了信道模拟器的多径延时功能和实现了超大带宽的处理能力，且具有较高的延时分辨率，以满足信道模拟器的功能需求。
- 一种多通道基带信道模拟装置及方法-201910104835.4
- 周生奎;陈应兵;白云鹏;朱勇锋 - 中电科仪器仪表有限公司
- 2019-02-01 - 2019-04-26 - H04B17/391
- 本公开提供了一种多通道基带信道模拟装置及方法，本公开基于软件无线电技术的多通道基带信道模拟装置，对基带信号进行信道模拟，可以实现多种信道模型，满足多种信道衰落类型及多普勒频谱要求，具有操作简单，成本低等优点。
- 基于加权接收的简单匹配式的射线发射方法-201611054816.8
- 任叶童;杨晋生 - 天津大学
- 2016-11-25 - 2019-04-05 - H04B17/391
- 本发明属于场强预测领域，为提出简单匹配式的射线发射新方法，对接收场计算部分作出改进，避免场强重复计算问题，最终提高预测模型的场强预测精度。为此，本发明采用的技术方案是，基于加权接收的简单匹配式的射线发射方法,用一根射线管状体代表一条多径分量，管状体内功率均匀分布，以Ray Launching的路径搜索算法完成直射及反射路径的搜索，其中利用加权接收的方法来处理在接收天线附近使用接收球筛选路径的过程，具体地是对每条有效射线所携带的功率进行加权接收，权值为代表射线的管状体与接收球大圆相交面积占管状体横截面积之比。本发明主要应用于场强预测。
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