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Channel-Estimation-and-Hybrid-Precoding-for-Millimeter-Wave-Syst...
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2021-04-18
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基于深度学习的毫米波系统的信道估计和混合预编码 将“ matlab”和“ python”文件夹放在根目录中 “ matlab”文件夹包含传统的HBF算法,信道估计算法和数据生成代码。 “ python”文件包含已定义的神经网络模型和经过训练的模型。 如果要直接测试HBF-Net和CE-HBF-Net,则可以 运行“ matlab / channel_gen.m”以生成测试通道。 运行“ matlab / gen_testdata.m”以生成测试数据集 您也可以单击(提取代码:om9r)下载数据集,而无需生成新的测试数据集。 训练后的模型保存在“ python / model”中。 在测试模式(train_flag = 0)下运行“ python / main.py”,可以测试HBF-Net和CE-HBF-Net的性能。 如果您想对HBF-Net和CE-HBF-Net进行再培训,则可以
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Channel-Estimation-and-Hybrid-Precoding-for-Millimeter-Wave-Systems-Based-on-Deep-Learning-main.zip (23个子文件)
Channel-Estimation-and-Hybrid-Precoding-for-Millimeter-Wave-Systems-Based-on-Deep-Learning-main
matlab
gen_testdata.m 2KB
channel_gen.m 895B
HC-CE-Algorithm
HybridPrecoding.m 1KB
channel_estimation_test.m 8KB
power_allocation.m 2KB
MyReshape.m 214B
channel_estimation_train.m 8KB
codebook_bs.mat 417KB
codebook_ms.mat 2KB
gen_traindata.m 621B
get_rate.m 154B
traditional-HBF
yuweiA2.m 620B
yuweiA1.m 594B
FD_method.m 230B
Yuwei_method.m 492B
README.md 1KB
python
model
CE_HBF_Net.h5 10.23MB
CE_HBF_Net_V1.h5 10.01MB
HBF_Net.h5 5.84MB
CE_HBF_Net_V2.h5 8.6MB
utils.py 9KB
main.py 5KB
model_gen.py 9KB
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CodeWizardess
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