一种基于模型驱动深度学习的多用户MIMO接收方法

摘要

本发明公开了一种基于模型驱动深度学习的MIMO接收方法，包括：S1、将接受的导频信号yp输入至最小二乘信道估计器进行初始化信道估计，然后将最小二乘得到的估计结果，送到全连接的神经网络来获得更精确的信道信息S2、将接收的数据信号yd和S1获得的信道信息作为迫零信号检测器的输入，得到初始化的信道检测结果，再将初始化的信道检测结果送入一个展开投影梯度算法的神经网络中来进一步提高信号检测的结果；S3、通过对信道估计和信号检测内神经网络的训练来获得最佳的网络参数。本发明通过将深度神经网络与通信模型结合，大大减小了网络所需的训练参数，提高了训练速度，并且检测性能高。