基于深度学习和无线变换网络的MIMO端到端传输系统

本发明公开了基于深度学习和无线变换网络的MIMO端到端传输系统，属于MIMO传输技术领域，要解决的技术问题为如何利用深度学习抑制MIMO系统的流间干扰、加快收敛速度、降低误码率。系统包括：编码器网络由多个全连接的神经网络层组成，输入为转换为one‑hot向量后的符号向量集，输出为尚未添加功率约束的初始发送符号；预编码网络为一个全连接的神经网络层，输入为信道矩阵，输出为预编码器，上述预编码器与信道矩阵配合用于对初始发送符号进行信道广播，输出接收符号；无线变换网络为全连接的神经网络层，输入为接收符号，输出校正符号；解码器网络输入为校正符号，输出恢复后的发送符号向量。

《基于深度学习和无线变换网络的MIMO端到端传输系统》是一发明专利，专利号为 2020114204052，当前法律状态为已下证，由齐鲁工业大学提出申请，发明人为董安明;崔文琪;禹继国;李素芳;梁风;邱静;黄耀;张彤，公开（公告）日期为2022-03-01，国际专利分类号（IPC）为 H04B7/0413(2017.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，代理机构为济南信达专利事务所有限公司37100，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：高校、MIMO传输技术。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于深度学习和无线变换网络的MIMO端到端传输系统，属于MIMO传输技术领域，要解决的技术问题为如何利用深度学习抑制MIMO系统的流间干扰、加快收敛速度、降低误码率。系统包括：编码器网络由多个全连接的神经网络层组成，输入为转换为one‑hot向量后的符号向量集，输出为尚未添加功率约束的初始发送符号；预编码网络为一个全连接的神经网络层，输入为信道矩阵，输出为预编码器，上述预编码器与信道矩阵配合用于对初始发送符号进行信道广播，输出接收符号；无线变换网络为全连接的神经网络层，输入为接收符号，输出校正符号；解码器网络输入为校正符号，输出恢复后的发送符号向量。

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