典型文献
结合卷积神经网络的DFT-Like信道估计算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
神经网络;信道估计;正交频分复用;复数残差网络
中图分类号：
作者姓名：
谢思琪;赵宏宇
作者机构：
西南交通大学,四川 成都 611756
文献出处：
引用格式：
[1]谢思琪;赵宏宇-.结合卷积神经网络的DFT-Like信道估计算法)[J].通信技术,2022(05):547-553
A类：
复数残差网络
B类：
DFT,Like,信道估计,估计算法,快速移动,移动环境,频率选择性,衰落,导频,开销,加造,成性,复数神经网络,正交频分复用,Orthogonal,Frequency,Division,Multiplexing,OFDM,频域响应,离散傅里叶变换,Discrete,Fourier,Transform,训练学,转换波,线性最小均方误差,循环前缀,近理,估计方法,解码,码间干扰
AB值：
0.429989
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