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TS-GRU-VTA:基于深度学习的车辆信道估计方案
1
作者
季策
马相宇
+1 位作者
牟晓宇
赵家毅
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第9期3093-3098,共6页
在IEEE 802.11p标准下,传统的数据导频辅助(data-pilot aided, DPA)估计器难以有效追踪时变信道,尽管基于深度学习的估计算法得到广泛研究,但通常面临复杂度高或性能不佳的问题。基于此,提出了一种低复杂度的信道估计方案,通过结合时域...
在IEEE 802.11p标准下,传统的数据导频辅助(data-pilot aided, DPA)估计器难以有效追踪时变信道,尽管基于深度学习的估计算法得到广泛研究,但通常面临复杂度高或性能不佳的问题。基于此,提出了一种低复杂度的信道估计方案,通过结合时域采样、门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)和变系数时间平均方法,有效降低复杂度并提高性能。仿真结果表明,该算法在性能和复杂度上均优于对比算法。
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关键词
低复杂度信道估计
时域采样
深
度
学习
门控循环单元网络
变系数时间平均
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职称材料
题名
TS-GRU-VTA:基于深度学习的车辆信道估计方案
1
作者
季策
马相宇
牟晓宇
赵家毅
机构
东北大学计算机科学与工程学院
东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第9期3093-3098,共6页
文摘
在IEEE 802.11p标准下,传统的数据导频辅助(data-pilot aided, DPA)估计器难以有效追踪时变信道,尽管基于深度学习的估计算法得到广泛研究,但通常面临复杂度高或性能不佳的问题。基于此,提出了一种低复杂度的信道估计方案,通过结合时域采样、门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)和变系数时间平均方法,有效降低复杂度并提高性能。仿真结果表明,该算法在性能和复杂度上均优于对比算法。
关键词
低复杂度信道估计
时域采样
深
度
学习
门控循环单元网络
变系数时间平均
Keywords
low-complexity channel estimation
time-domain sapling
deep learning
gated recurrent unit(GRU)network
variable coefficient temporal averaging
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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被引量
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1
TS-GRU-VTA:基于深度学习的车辆信道估计方案
季策
马相宇
牟晓宇
赵家毅
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025
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