利用DetNet神经网络训练MIMO模型代码

以下是一个利用 DetNet 神经网络训练 MIMO 模型的 MATLAB 代码示例：

% 读取训练数据
load('mimo_training_data.mat'); % 包含训练数据 X 和标签 Y
% 定义 DetNet 神经网络
layers = [
    sequenceInputLayer(4) % 输入层，输入维度为 4
    fullyConnectedLayer(32) % 全连接层，输出维度为 32
    detnetLayer(32,2,4) % DetNet 层，每组有 2 个子层，总共 4 组，输出维度为 32
    fullyConnectedLayer(2) % 全连接层，输出维度为 2
    regressionLayer % 回归层
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');
% 训练神经网络
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);
% 保存训练好的模型
save('detnet_mimo_model.mat','net');

这里使用了 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 中的 DetNet 层来构建神经网络，并使用训练数据 X 和标签 Y 对网络进行训练。训练选项中使用了 Adam 优化器和 10 个 epoch，Mini-batch 大小为 64。训练好的模型可以保存在 mat 文件中，并在后续的测试中使用。