发明专利已授权

基于深度学习的上行免信令NOMA系统多用户检测方法

📄 申请号：CN201810391478.X 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-04-27

公开号

CN108768585A

公开日

2018-11-06

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L1_00

IPC 分类号

H04L1_00

技术画像

所属领域

非正交多址技术非正交多址技术多用户检测深度学习信号处理

应用场景

5G移动通信, 物联网, 大规模机器通信, 无线接入网, 卫星通信

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的上行免信令NOMA系统多用户检测方法，该方法包括对接收信号建模，将接收信号稀疏表示和训练用于稀疏信号恢复的深度结构三个部分；本发明利用NOMA系统中用户的稀疏性以及在不同时隙的发送信号之间存在的联系，使用结构化压缩感知理论进行多用户检测，并利用深度学习理论来解决稀疏重构问题，能够实现低复杂度且高性能的多用户检测，结合用户在不同时隙的发送信号之间存在的相关性，使用结构化压缩感知理论实现多用户检测；利用深度学习理论来解决信号恢复的欠定逆问题，基于深度学习的方法从优化参数、训练稀疏表示以及神经网络三个方面进一步改进了稀疏重构算法的重构精度并提高了重构效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于改进ESN的网络流量预测方法

当前第 / 件

基于深度学习的多载波认知NOMA资源分配方法

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：32 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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