一种基于CFISTA-NET的毫米波大规模MIMO信道估计方法与流程

技术特征：
1.一种用于多输入多输出mimo无线通信网络的信道估计的方法，所述mimo无线通信网络包括基站和用户装备，所述方法包括：由所述用户装备接收由所述基站发送的导频信号以获得接收信号，所述导频信号用于估计所述基站与所述用户装备之间的信道；以及将所述接收信号输入经训练的信道估计模型以得到所述信道的信道估计，其中所述信道估计模型基于快速软阈值迭代算法fista并且包括多个层，所述多个层中的每一层分别对应于所述fista的每一次迭代。2.如权利要求1所述的方法，其中所述mimo无线通信网络是毫米波mimo无线通信网络。3.如权利要求1所述的方法，其中所述信道估计模型是使用深度学习神经网络来实现的。4.如权利要求1所述的方法，其中所述信道估计模型是通过以下步骤来训练的：制作信道估计训练数据集，所述训练数据集通过收集之前已有的信道估计实验采集获得；以及使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型。5.如权利要求4所述的方法，其中使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型包括：获取信道估计训练数据集；初始梯度下降步长设置为1；计算近似梯度下降向量；计算信道估计过程中的重构阈值向量；获得中间重构结果向量；以及判断中间重构结果向量是否满足信道要求，其中如果满足信道要求，则所述信道估计模型停止训练，输出网络参数作为信道估计重构结果，其中如果不满足信道要求，则迭代次数加1，继续进行下一步训练。6.一种用于多输入多输出mimo无线通信网络的信道估计的装置，所述mimo无线通信网络包括基站和用户装备，所述装置包括：存储器；以及耦合至所述存储器的处理器，其中所述处理器被配置成：接收由所述基站发送的导频信号以获得接收信号，所述导频信号用于估计所述基站与所述用户装备之间的信道；以及将所述接收信号输入经训练的信道估计模型以得到所述信道的信道估计，其中所述信道估计模型基于快速软阈值迭代算法fista并且包括多个层，所述多个层中的每一层分别对应于所述fista的每一次迭代。7.如权利要求6所述的装置，其中所述信道估计模型是使用深度学习神经网络来实现的。8.如权利要求6所述的装置，其中所述信道估计模型是通过以下步骤来训练的：制作信道估计训练数据集，所述训练数据集通过收集之前已有的信道估计实验采集获得；以及使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型。9.如权利要求8所述的装置，其中使用所述训练数据集来训练所述信道估计模型包括：
获取信道估计训练数据集；初始梯度下降步长设置为1；计算近似梯度下降向量；计算信道估计过程中的重构阈值向量；获得中间重构结果向量；以及判断中间重构结果向量是否满足信道要求，其中如果满足信道要求，则所述信道估计模型停止训练，输出网络参数作为信道估计重构结果，其中如果不满足信道要求，则迭代次数加1，继续进行下一步训练。10.一种存储计算机程序的计算机可读介质，所述计算机程序在由处理器执行时执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种用于多输入多输出MIMO无线通信网络的信道估计的方法，该方法可以包括：由用户装备接收由基站发送的导频信号以获得接收信号，该导频信号用于估计基站与用户装备之间的信道；以及将接收信号输入经训练的信道估计模型以得到信道的信道估计，其中该信道估计模型基于快速软阈值迭代算法FISTA并且包括多个层，该多个层中的每一层分别对应于FISTA的每一次迭代。此外，本发明还提供了多输入多输出MIMO无线通信网络的信道估计的装置以及计算机可读介质。通过本发明，可以使算法快速地收敛，达到信道估计的最终值，且该信道估计模型可以重复利用，使用效率更高。使用效率更高。使用效率更高。


技术研发人员：许文华 陆涛 孙为国 朱学坤 徐秋
受保护的技术使用者：天翼数字生活科技有限公司
技术研发日：2021.12.24
技术公布日：2022/8/15