ResNet使能的OTFS联合信道估计和信号检测OACSTPCD
ResNet enabled joint channel estimation and signal detection for OTFS
正交时频空调制能够在高多普勒频偏下实现宽带可靠通信,是 6G感通算融合场景中的潜在应用技术之一.针对该系统中接收机算法复杂度高、性能受限的问题,提出了一种基于修正残差神经网络的联合信道估计和信号检测方案,在无需获得显式信道信息的情况下直接恢复传输符号信息.根据时延-多普勒域信道的稳定性,将深度学习技术引入到接收机设计中,采用嵌入式导频的数据帧结构,设计了一种能够充分提取信号特征的轻量级残差神经网络模型,可以直接对时延-多普勒域信号输入输出关系进行…查看全部>>
周硕;周一青;张冲;邢旺
中国科学院计算技术研究所 处理器芯片全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学 计算机科学与技术学院,北京 100049||中国科学院计算技术研究所 移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京 100190中国科学院计算技术研究所 处理器芯片全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学 计算机科学与技术学院,北京 100049||中国科学院计算技术研究所 移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京 100190中国科学院计算技术研究所 处理器芯片全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学 计算机科学与技术学院,北京 100049||中国科学院计算技术研究所 移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京 100190中国科学院计算技术研究所 处理器芯片全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学 计算机科学与技术学院,北京 100049||中国科学院计算技术研究所 移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京 100190
电子信息工程
正交时频空调制深度学习信道估计信号检测
《西安电子科技大学学报（自然科学版）》 2023 (3)
19-30,12
国家重点研发计划(2021YFB2900203)
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