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结合卷积神经网络的DFT-Like
信道估计
算法
谢思琪
赵宏宇
通信技术
信息处理与传输
2022年05期
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可见光ACO-OFDM系统
信道估计
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张振
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通信技术
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刘春华
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通信技术
信息处理与传输
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结合卷积神经网络的DFT-Like
信道估计
算法
谢思琪
赵宏宇
西南交通大学
期刊
《通信技术》
2022年05期
摘要:针对快速移动环境中存在频率选择性衰落和导频开销急剧增加造成性能受限的问题,提出了一种基于复数神经网络的信道估计算法。在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中,提出残差网络直接处理复数信号,估计出信道的频域响应,并且设计了类似离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的卷积神经网络,通过训练学习转换波形,实现信道估计与均衡。仿真结果表明,所提方法的性能优于理想线性最小均方误差方法,加入循环前缀后性能接近理想信道估计方法,能够缓解码间干扰。
神经网络
信道估计
正交频分复用
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可见光ACO-OFDM系统
信道估计
算法研究
张振
李永伟
中电科普天科技股份有限公司
期刊
《通信技术》
2022年12期
摘要:目前的科学研究表明,可见光在非视距链路下的通信误码率较高且信号常呈现稀疏性。针对此问题运用压缩感知技术进行信道估计,利用树状导频随机搜索导频优化算法,在得到优化后导频位置的同时,分别同压缩感知技术中的稀疏度自适应匹配追踪算法和多路径匹配追踪算法相结合,有效地改善系统的误码率。仿真结果显示,在导频优化算法加持下,当信噪比为30 dB、导频数目为32时,系统误码率为9×10-3;当信噪比为30 dB、导频数目为64时,系统误码率为6.9×10-3。
非对称限幅正交频分复用
压缩感知
导频优化
信道估计
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Nesterov快速迭代
信道估计
算法
刘春华
曹海燕
杭州电子科技大学
期刊
《通信技术》
2022年12期
摘要:针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)下行链路中,随着天线数的增加,信道估计的精度下降与复杂度大幅增加的问题,提出了一种基于交替迭代算法的快速信道估计算法。该算法利用大规模MIMO系统信道矩阵的稀疏特性,通过Nesterov平滑函数对压缩感知中的L1范数目标函数进行优化,并且每次迭代时通过构建目标函数以及交替迭代使算法收敛加速,在有效求解目标压缩感知问题的同时,方便求解目标函数的梯度,从而得到一种更加快速高效地求解L1范数最小化问题的算法。所提算法在高信噪比的条件下相较于传统的正交匹配追踪算法有很大的性能提升,同时算法收敛速度快于同类型的迭代算法。
大规模多输入多输出
信道估计
压缩感知
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