融合残差SENet的毫米波大规模MIMO信道估计OA北大核心CSTPCD
mmWave Massive MIMO Channel Estimation Fused with Residual SENet
在户外光线追踪场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统受户外环境噪声干扰导致估计精度低的问题,提出了一种融合残差挤压激励网络(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)的条件生成对抗网络的信道估计方法.该方法采用条件生成对抗网络将低分辨率接收信号重建为高分辨率的原始信号完成信道估计,同时在生成器网络中引入SENet网络模块来抑制户外场景下显著…查看全部>>
In the outdoor ray tracing scene,to solve the problem of low estimation accuracy of channel estimation caused by outdoor ambient noise interference in mmWave massive multiple-input multiple-output(MIMO)systems,a channel estimation method based on the Conditional Generative Adversarial Network(CGAN)of fused residual Squeeze-and-Excitation Network(SENet)is proposed.The method uses the CGAN to reconstruct the low resolution received signal into the origin…查看全部>>
刘庆利;杨国强;张振亚
大连大学信息工程学院,辽宁 大连 116622||大连大学通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116622大连大学信息工程学院,辽宁 大连 116622||大连大学通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116622大连大学信息工程学院,辽宁 大连 116622||大连大学通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116622
电子信息工程
毫米波大规模MIMO信道估计条件生成对抗网络(CGAN)残差挤压激励网络(SENet)
millimeter wave massive MIMOchannel estimationconditional generative adversarial network(CGAN)squeeze-and-excitation network(SENet)
《电讯技术》 2024 (4)
512-519,8
国家自然科学基金资助项目(61931004)
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