典型文献
基于自适应学习的5G通信系统信道估计方法
文献摘要：
针对传统通信系统信道估计精度不高的问题,提出一种基于深度学习的5G通信系统信道估计方法.该方法将信道估计转换成回归拟合和自适应优化的问题,针对回归拟合问题,采用大数据方法对离线数据进行训练,学习信道传输参数的非线性映射,获得初始的信道估计模型;针对自适应优化问题,结合实时数据在线快速训练实时模式,融合集成学习的方法更新模型,避免单次线下训练开销过大的问题.仿真表明,所提出的基于自适应学习的信道估计,能够有效挖掘不同场景下信道估计的非线性特征,有效提升通信系统的信号恢复性能.
文献关键词：
信道估计;自适应学习;集成学习
中图分类号：
作者姓名：
王昊
作者机构：
中国信息通信研究院,北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]王昊-.基于自适应学习的5G通信系统信道估计方法)[J].移动通信,2022(07):62-65,87
A类：
B类：
自适应学习,通信系统,信道估计,估计方法,统通,估计精度,转换成,回归拟合,自适应优化,大数据方法,离线数据,传输参数,非线性映射,优化问题,实时数据,快速训练,合集,集成学习,更新模型,训练开销,销过,同场,非线性特征,信号恢复,恢复性能
AB值：
0.368357
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