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深度学习辅助的5G OFDM系统的信道估计OACSTPCD

Deep Learning Assisted Channel Estimation for 5G OFDM Systems

中文摘要英文摘要

传统的信道估计算法难以满足 5G系统中的高速率低时延的需求.针对该问题,将通信信道的时频响应视为二维图像,提出了一种基于图像恢复技术的信道估计方法.首先,设定参数产生基于5G 新空口(New Radio,NR)标准的物理下行链路共享信道(Physical Downlink Shared Channel,PDSCH)的信道数据信息数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像;然后,构建基于卷积神经网络的图像恢复网络,并融入残差连接来提高网络的性能;最后,…查看全部>>

The traditional channel estimation algorithm is difficult to meet the requirement of high speed and low delay in 5G system.For this problem,the authors propose a channel estimation method based on image restoration technology by considering the time-frequency response of communication channel as a two-dimensional image.First,parameters are set to generate a channel data information data set of physical downlink shared channel(PDSCH)based on 5G new radio(NR)s…查看全部>>

王义元;常俊;卢中奎;余福慧;魏家齐

云南大学 信息学院,昆明 650500云南大学 信息学院,昆明 650500云南大学 信息学院,昆明 650500云南大学 信息学院,昆明 650500云南大学 信息学院,昆明 650500

电子信息工程

5G正交频分复用(OFDM)信道估计深度学习卷积神经网络

5Gchannel estimationorthogonal frequency division multiplexing(OFDM)deep learningconvolutional neural network

《电讯技术》 2024 (1)

36-42,7

国家自然科学基金资助项目(61562090)

10.20079/j.issn.1001-893x.220819005

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