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IRS辅助MU-MISO系统中基于深度残差学习的信道估计
1
作者
陈发堂
朱鹏云
+1 位作者
杨涛
孙宸
《电讯技术》
北大核心
2024年第7期1079-1087,共9页
针对智能反射表面辅助多用户通信系统中传统信道估计方法性能下降的问题,将信道估计问题转化为信道去噪问题,利用深度残差学习方法学习残差噪声,从含噪导频信号中恢复信道系数。同时为提升信道估计精度,设计信道估计网络进一步提升去噪...
针对智能反射表面辅助多用户通信系统中传统信道估计方法性能下降的问题,将信道估计问题转化为信道去噪问题,利用深度残差学习方法学习残差噪声,从含噪导频信号中恢复信道系数。同时为提升信道估计精度,设计信道估计网络进一步提升去噪性能。网络主体包含两个模块:拼接信息保留模块将每一层卷积输出相融合,防止信道特征丢失,有效提取信道噪声的主体特征;扩张卷积稀疏模块通过扩大感受野范围获得信道的重要结构和细节特征,恢复信道噪声的边缘细节特征。仿真结果表明,归一化均方误差约等于0.45时,所提方法在不明显增加复杂度情况下,相比于线性最小均方误差算法获得3.7 dB的信噪比增益,更为接近最小均方误差信道估计器的性能,表现出了更好的性能和可用性。
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关键词
mu-miso
系统
智能反射面
信道估计
深度残差学习
扩张卷积
在线阅读
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职称材料
智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法
被引量:
3
2
作者
程方旭
李方伟
《电讯技术》
北大核心
2023年第11期1757-1764,共8页
为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法。首先,考虑基站...
为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法。首先,考虑基站导频约束及IRS相移约束,建立一个压缩感知模型。然后,通过自适应地细化变换矩阵的分辨率,避免稀疏信号的细节丢失;再利用信道在不同子载波处共享的公共稀疏性,对多个子频带进行联合估计。最后利用级联信道的双结构稀疏性,将信道估计扩展至多用户场景。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法能以较小的导频开销获得更高的准确性。
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关键词
mu-miso
系统
宽带信道估计
智能反射面(IRS)
OMP算法
双结构稀疏性
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职称材料
题名
IRS辅助MU-MISO系统中基于深度残差学习的信道估计
1
作者
陈发堂
朱鹏云
杨涛
孙宸
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
中国人民解放军
出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第7期1079-1087,共9页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0454)。
文摘
针对智能反射表面辅助多用户通信系统中传统信道估计方法性能下降的问题,将信道估计问题转化为信道去噪问题,利用深度残差学习方法学习残差噪声,从含噪导频信号中恢复信道系数。同时为提升信道估计精度,设计信道估计网络进一步提升去噪性能。网络主体包含两个模块:拼接信息保留模块将每一层卷积输出相融合,防止信道特征丢失,有效提取信道噪声的主体特征;扩张卷积稀疏模块通过扩大感受野范围获得信道的重要结构和细节特征,恢复信道噪声的边缘细节特征。仿真结果表明,归一化均方误差约等于0.45时,所提方法在不明显增加复杂度情况下,相比于线性最小均方误差算法获得3.7 dB的信噪比增益,更为接近最小均方误差信道估计器的性能,表现出了更好的性能和可用性。
关键词
mu-miso
系统
智能反射面
信道估计
深度残差学习
扩张卷积
Keywords
mu-miso system
intelligent reflective surface
channel estimation
deep residual learning
extended convolution
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法
被引量:
3
2
作者
程方旭
李方伟
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
公共大数据安全技术重庆市重点实验室
出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第11期1757-1764,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61771084)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT16R72)。
文摘
为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法。首先,考虑基站导频约束及IRS相移约束,建立一个压缩感知模型。然后,通过自适应地细化变换矩阵的分辨率,避免稀疏信号的细节丢失;再利用信道在不同子载波处共享的公共稀疏性,对多个子频带进行联合估计。最后利用级联信道的双结构稀疏性,将信道估计扩展至多用户场景。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法能以较小的导频开销获得更高的准确性。
关键词
mu-miso
系统
宽带信道估计
智能反射面(IRS)
OMP算法
双结构稀疏性
Keywords
mu-miso system
broadband channel estimation
intelligent reflecting surface(IRS)
OMP algorithm
double structure sparsity
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IRS辅助MU-MISO系统中基于深度残差学习的信道估计
陈发堂
朱鹏云
杨涛
孙宸
《电讯技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法
程方旭
李方伟
《电讯技术》
北大核心
2023
3
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职称材料
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