一种基于字典学习的超大规模MIMO混合场信道估计方法（计算机互联网网络通信无线通信人工智能神经网络模型）

本发明提出一种基于字典学习的超大规模MIMO混合场信道估计方法，建立混合场信道场景，所述场景包括一个基站，至少一个近场散射体、至少一个远场散射体和K个用户；根据所述混合信道场景构建混合场信道模型；根据所述混合场信道模型建立混合场信道恢复问题并求解。本发明能够很好捕捉混合场信道的信道特征，实现准确估计。

《一种基于字典学习的超大规模MIMO混合场信道估计方法（计算机互联网网络通信无线通信人工智能神经网络模型）》是一发明专利，专利号为 2024112720401，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为姜淼;石远鹏;李亦卿，申请日期为2024-09-11，公开（公告）日期为2025-10-14，国际专利分类号（IPC）为 H04L 25/02 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：2025年下证计算机互联网网络通信无线通信人工智能神经网络模型。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：本发明提出一种基于字典学习的超大规模MIMO混合场信道估计方法，建立混合场信道场景，所述场景包括一个基站，至少一个近场散射体、至少一个远场散射体和K个用户；根据所述混合信道场景构建混合场信道模型；根据所述混合场信道模型建立混合场信道恢复问题并求解。本发明能够很好捕捉混合场信道的信道特征，实现准确估计。

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