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基于条件变分自编码器的射线样本生成算法

朱军 杨军 李凯 于文欣

安徽大学电子信息工程学院 上海科技大学 华为上海研究所

射线追踪数据样本的缺失是造成大规模多输入多输出（Massive Multiple-Input MultipleOutput,Massive MIMO）信道特征预测出现较多预测误差较高的用户的主要原因。为了降低高误差用户数及预测误差，提出了一种基于条件变分自编码器（Conditional Variational AutoEncoder,CVAE）的射线样本生成算法来增添缺失区间的射线样本。仿真结果表明，基于所提出的算法在原有射线样本集中扩充新样本后，可将高预测误差用户数降低到原来的46.4%；完善训练集后的神经网络在降低得到信道幅值的时间开销的同时，将信道幅值预测精度提升了6.2%。
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【栏　目】 信息处理与传输
【分　类】 工程技术
【关键词】 大规模多输入多输出 三维信道模型 条件变分自编码器 射线追踪
【出　处】 《通信技术》2022年04期 第409-414页 （共6页）
【基　金】 国家自然科学基金项目（62071002）~~

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通信技术（2022年04期）

导出/参考文献
[1]朱军，杨军，李凯，于文欣. 基于条件变分自编码器的射线样本生成算法[J]. 通信技术 . 2022(04): 409-414.

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