| 注册
首页|期刊导航|东南大学学报(自然科学版)|基于深度学习的分数多普勒信道估计技术

基于深度学习的分数多普勒信道估计技术

蒲旭敏 王可豪 陈伟聪 刘雁翔 陈前斌

东南大学学报(自然科学版)2025,Vol.55Issue(2):P.593-602,10.
东南大学学报(自然科学版)2025,Vol.55Issue(2):P.593-602,10.DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2025.02.032

基于深度学习的分数多普勒信道估计技术

蒲旭敏 1王可豪 1陈伟聪 2刘雁翔 1陈前斌1

作者信息

  • 1. 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
  • 2. 东南大学移动通信国家重点实验室,南京211189
  • 折叠

摘要

关键词

正交时频空间/深度学习/分数多普勒/模型驱动/信道估计

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

蒲旭敏,王可豪,陈伟聪,刘雁翔,陈前斌..基于深度学习的分数多普勒信道估计技术[J].东南大学学报(自然科学版),2025,55(2):P.593-602,10.

基金项目

国家自然科学基金联合基金资助项目(U23A20279) (U23A20279)

国家自然科学基金资助项目(62401137) (62401137)

江苏省自然科学基金资助项目(BK20241281). (BK20241281)

东南大学学报(自然科学版)

OA北大核心

1001-0505

访问量30
|
下载量0
段落导航相关论文