期刊文献+
共找到1,920篇文章
< 1 2 96 >
每页显示 20 50 100
多叠加导频OTFS系统低峰均比信道估计 被引量:3
1
作者 何继爱 刘涛 +1 位作者 王乐 王婵飞 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期81-88,共8页
针对现有信道估计方案导致正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)高或频谱效率(Spectral Efficiency,SE)低的问题,提出一种多叠加导频的低PAPR、高SE信道估计方法... 针对现有信道估计方案导致正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)高或频谱效率(Spectral Efficiency,SE)低的问题,提出一种多叠加导频的低PAPR、高SE信道估计方法。发送端利用时域正交性和离散傅里叶域相位的随机性,在时延多普勒域中嵌入与数据相叠加的5导频符号的导频图案实现低PAPR,提高SE。接收端以数据符号与噪声之和的能量均值为基准,实现导频信号检测,同时根据每个导频的不同位置信息恢复出存在相位旋转的数据信号。基于能量准则,利用多个独立的接收信号进行联合信道估计,以降低数据符号的干扰,并采用消息传递算法进行数据恢复。仿真结果表明,该方法比单叠加导频信道估计的PAPR低,同时较嵌入式导频信道估计的SE提高约14.4%。 展开更多
关键词 正交时频空间(OTFS)调制 信道估计 时延多普勒域 多叠加导频
在线阅读 下载PDF
智能反射面辅助的环境反向散射通信系统信道估计算法研究 被引量:1
2
作者 徐勇军 邱友静 张海波 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术,它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输,但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题,导致反射链路信号强度弱。为此,该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反... 环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术,它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输,但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题,导致反射链路信号强度弱。为此,该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反射链路增益。然而,IRS与标签均为无源器件使得信道估计极具挑战性。为此,该文提出了一种IRS辅助的AmBC系统信道估计方案。首先,将信道分解为多个子信道,其中,反射链路的每个子信道对应一个IRS反射单元。然后,将最小二乘(LS)法作为估计准则,以最小化均方误差(MSE)为目标,探索了IRS反射模式与信道估计的联合设计。仿真结果表明,该信道估计方案具有良好的估计性能。 展开更多
关键词 环境反向散射通信 智能反射面 信道估计
在线阅读 下载PDF
基于改进CPD的RIS辅助毫米波OFDM系统信道估计算法 被引量:1
3
作者 任进 李一博 +1 位作者 周培豫 李玉宇 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第1期29-35,共7页
在无线通信领域,系统性能的优劣通常与无线信道的特性密切相关。精确掌握信道和信号参数对于提升信息传输的可靠性和效率至关重要,因此信道估计成为该领域的核心技术之一。由于无线信道的不可预测性以及信号在传输过程中涉及多个维度(... 在无线通信领域,系统性能的优劣通常与无线信道的特性密切相关。精确掌握信道和信号参数对于提升信息传输的可靠性和效率至关重要,因此信道估计成为该领域的核心技术之一。由于无线信道的不可预测性以及信号在传输过程中涉及多个维度(如空间、时间、频率等),使得信道估计方法的设计变得异常复杂。近期研究表明,通过将这些多维度信号转换为张量并进行分析,可以显著降低信道估计的技术难度。探讨了信道估计算法的改进方法,特别是引入中心化处理作为数据预处理的一部分。中心化处理通过调整数据的均值来减少低频噪声,从而提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)。这不仅提升了信道估计的准确性,还降低了算法实现的复杂度,加快了模型的训练速度并提高了收敛效率。此外,还采用了因子分解的方法对张量进行分解,进一步降低了计算复杂度并提高了估计精度。仿真实验结果表明,改进后的算法不仅具有更高的准确度,而且在低SNR环境下表现出更优越的性能。 展开更多
关键词 智能反射面辅助 正交频分复用技术 信道估计 张量 因子分解
在线阅读 下载PDF
IRS辅助毫米波多用户系统的级联信道估计 被引量:1
4
作者 李贵勇 于晓娜 高馨雨 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期89-95,共7页
在智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助毫米波多用户系统中,针对传统信道估计方案因不完全稀疏性导致性能下降的问题,提出了一种基于多用户公共稀疏结构的3阶段联合估计方案。该方案将基于完全稀疏结构的公共参数作为... 在智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助毫米波多用户系统中,针对传统信道估计方案因不完全稀疏性导致性能下降的问题,提出了一种基于多用户公共稀疏结构的3阶段联合估计方案。该方案将基于完全稀疏结构的公共参数作为先验信息,通过对用户联合估计实现性能提升。第1阶段利用用户对级联信道特定结构的共享性,估计公共参数信息。第2阶段提出一种改进的正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)估计用户独有的参数信息作为联合估计的初始值,还引入对支撑集原子的二次筛选,确保用于估计的支撑集最优。第3阶段基于先验信息和初始值对用户级联信道进行联合估计。仿真结果表明,所提方案较现有结构化稀疏方案可以显著减少冗余导频消耗,并且在相同导频开销下,估计精度最大提高3~4 dB。 展开更多
关键词 智能反射面(IRS) 级联信道估计 正交匹配追踪算法 公共稀疏结构
在线阅读 下载PDF
超大规模太赫兹系统深度学习信道估计算法
5
作者 于舒娟 赵阳 +3 位作者 魏玉尧 张昀 高贵 赵生妹 《通信学报》 北大核心 2025年第1期144-156,共13页
为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计... 为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计问题建模为图像恢复问题。在导频处采用最小二乘算法获得初始信道信息,并将其作为所提FPN-OTFN算法的输入,通过训练学习低精度信道图像和高精度图像间的映射关系,恢复出真实的信道状态信息。仿真实验结果表明,所提算法不仅继承了FPN框架的高效性、自适应性,同时对THz信道拥有较高的估计精度和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 信道估计 THz超大规模MIMO系统 深度学习 图像恢复 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于相关矩阵Toeplitz特性的5G终端基带信道估计算法设计
6
作者 冯雪林 石晶林 +1 位作者 戴曼 刘林 《高技术通讯》 北大核心 2025年第1期9-19,共11页
第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文... 第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。 展开更多
关键词 5G终端基带 信道估计 均方根 托普利兹 动态范围
在线阅读 下载PDF
脉冲噪声干扰下免调度非正交多址接入系统的联合多用户检测和信道估计方法
7
作者 李有明 陈江涛 +2 位作者 吴永宏 徐伯禺 蔡万源 《通信学报》 北大核心 2025年第3期122-130,共9页
针对免调度非正交多址接入(NOMA)系统中普遍存在的脉冲噪声干扰背景,提出一种基于时序多重稀疏贝叶斯学习和最小二乘的联合多用户检测、信道估计和脉冲噪声估计方法。首先利用多根天线接收下用户零星通信和突发脉冲噪声的联合稀疏性,将... 针对免调度非正交多址接入(NOMA)系统中普遍存在的脉冲噪声干扰背景,提出一种基于时序多重稀疏贝叶斯学习和最小二乘的联合多用户检测、信道估计和脉冲噪声估计方法。首先利用多根天线接收下用户零星通信和突发脉冲噪声的联合稀疏性,将多用户检测、信道估计和脉冲噪声估计问题建模成多测量向量的压缩感知问题,然后通过时序多重稀疏贝叶斯学习算法获取活跃用户和突发脉冲噪声的支撑集,最后使用最小二乘法估计出信道和脉冲噪声。仿真结果表明,相较于现有的方法,所提方法在多用户检测、信道估计和脉冲噪声估计性能上均具有显著的优势。这一结论也通过误符号率进一步得到验证。 展开更多
关键词 免调度 非正交多址接入 多用户检测 信道估计 脉冲噪声
在线阅读 下载PDF
基于深度残差定点网络的太赫兹UM-MIMO系统信道估计算法
8
作者 于舒娟 魏玉尧 +3 位作者 蔡良隆 卢宏宇 张昀 赵生妹 《通信学报》 北大核心 2025年第5期77-90,共14页
针对THz超大规模MIMO系统中的混合场和波束偏移效应带来的信道估计难题,提出了基于深度学习的不动点正交近似消息传递残差自注意(FPN-OAMP-SRLG)算法。利用坐标注意力与部分通道移位提出深度残差块(BSRB)和门控线性自注意力(SARG),构建... 针对THz超大规模MIMO系统中的混合场和波束偏移效应带来的信道估计难题,提出了基于深度学习的不动点正交近似消息传递残差自注意(FPN-OAMP-SRLG)算法。利用坐标注意力与部分通道移位提出深度残差块(BSRB)和门控线性自注意力(SARG),构建了特征提取网络SRLG,并结合FPN-OAMP框架,将信道估计问题建模为图像恢复问题。以最小二乘算法估计后的导频信息作为输入特征,通过FPN-OAMP-SRLG中线性估计器和非线性估计器迭代来恢复信道状态信息。仿真表明,所提算法不仅能高精度地估计THZ信道,且具有较快的收敛速度和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 信道估计 THz超大规模MIMO系统 深度残差块 注意力机制
在线阅读 下载PDF
感知辅助和原子选择门限机制下的MIMO-OTFS系统信道估计
9
作者 彭艺 陈志翔 杨青青 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期155-163,共9页
针对多输入多输出正交时频空间(multiple-input multiple-output orthogonal time frequency space,MIMO-OTFS)系统由最大时延、多普勒扩展、天线数量增加带来信道估计计算开销大、准确率下降的问题,提出了一种基于感知辅助和原子选择... 针对多输入多输出正交时频空间(multiple-input multiple-output orthogonal time frequency space,MIMO-OTFS)系统由最大时延、多普勒扩展、天线数量增加带来信道估计计算开销大、准确率下降的问题,提出了一种基于感知辅助和原子选择门限的广义正交匹配追踪(sensing aided generalized orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic threshold,SA-TGOMP)信道估计算法。该算法首先将雷达探测的用户和周围环境信息转化为OTFS信道的初始索引集,然后引入以固定值选取相关性原子进行迭代的策略和原子选择门限进行支撑集更新。实验结果表明,本文算法能够有效提高信道估计精度的同时减少导频开销。 展开更多
关键词 多输入多输出正交时频空间(MIMO-OTFS) 压缩感知 感知辅助 信道估计
在线阅读 下载PDF
智能反射表面辅助无线系统信道估计方法研究
10
作者 佘开 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期262-269,共8页
信道估计的高导频开销是智能反射表面(RIS)应用于无线系统时的主要挑战之一,双时间尺度信道估计策略利用基站-RIS间信道准静态的特点,能较好的降低导频开销。但该策略在估计基站-RIS信道时使用迭代优化算法,计算复杂度过高,并不适用于... 信道估计的高导频开销是智能反射表面(RIS)应用于无线系统时的主要挑战之一,双时间尺度信道估计策略利用基站-RIS间信道准静态的特点,能较好的降低导频开销。但该策略在估计基站-RIS信道时使用迭代优化算法,计算复杂度过高,并不适用于实时信道估计。对双时间尺度策略的基站-RIS间信道估计方法进行了研究,首先对接收的导频数据做矩阵补全,将信道估计方程近似为二阶非线性秩一优化问题,然后通过对梯度优化方程中的复数据矩阵进行分块和实表示,提出了一种基于主特征值分解的全局优化求解方法,该方法以半闭合表达式的形式建立了接收导频与信道参数间的联系。莱斯信道及典型天线配置条件下的仿真结果表明,提出方法较参考的迭代优化方法具有更低计算复杂度;当基站-RIS信道相干时间是RIS-用户信道相干时间的4倍时,能节省85%以上的导频开销;当接收导频信噪比低于16 dB时,估计精度高于迭代优化算法。提出的方法适用于对信道估计实时性要求高,或RIS远离基站而更靠近用户端的情形。 展开更多
关键词 智能反射表面 信道估计 最小平方估计 特征分解 双时间尺度方法
在线阅读 下载PDF
基于角度感知的ISAC系统信道估计算法
11
作者 李波 李正源 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1912-1918,共7页
针对通信感知一体化系统存在的信道估计精准度不高问题,提出一种基于角度感知辅助卡尔曼滤波(angle sensing aided Kalman filter,ASAKF)信道估计优化算法。架构上行链路(Up-Link ISAC,UL-ISAC)系统模型,分析感知环境信息与方向性信道... 针对通信感知一体化系统存在的信道估计精准度不高问题,提出一种基于角度感知辅助卡尔曼滤波(angle sensing aided Kalman filter,ASAKF)信道估计优化算法。架构上行链路(Up-Link ISAC,UL-ISAC)系统模型,分析感知环境信息与方向性信道中空域角度的相关性,进行角度估计;以角度估计值作为先验信息推导出ASAKF算法,分析计算复杂度。仿真结果表明,所设计的优化算法在估计信道时兼有最小二乘算法和最小均方误差算法的性能优点。 展开更多
关键词 通信感知一体化 信道状态信息 感知辅助 信道估计 卡尔曼滤波 角度感知 优化算法
在线阅读 下载PDF
大规模MIMO LEO卫星通信系统上行链路的信道估计
12
作者 雷芳 侯康宁 莫刘燕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期424-429,共6页
本文利用非地面网络抽头延迟线(NTN-TDL)模型建立低轨(LEO)卫星通信系统并引入了大规模MIMO技术,信道模型由确定性视距路径(LoS)和空间相关的随机非视距路径(NLoS)组成,使其信道服从空间相关的莱斯衰落.通过推导出该模型的最小均方误差(... 本文利用非地面网络抽头延迟线(NTN-TDL)模型建立低轨(LEO)卫星通信系统并引入了大规模MIMO技术,信道模型由确定性视距路径(LoS)和空间相关的随机非视距路径(NLoS)组成,使其信道服从空间相关的莱斯衰落.通过推导出该模型的最小均方误差(MMSE)、线性最小均方误差(LMMSE)和最小二乘(LS)信道估计的统计特性及其估计值,并使用这些估计值进行最大比合并(MRC)和预编码来补偿衰落的影响,计算出具有严格封闭形式的上行频谱效率表达式并评估了系统性能.仿真结果显示在具有空间相关的莱斯衰落环境下的低轨卫星系统比瑞利衰落环境下的低轨卫星系统的频谱效率更高并且使用MMSE估计器时的频谱效率最高,随着天线数量的增加系统性能的差距也更明显. 展开更多
关键词 低轨卫星 大规模MIMO 信道估计 频谱效率
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的智能反射面辅助通信系统信道估计
13
作者 王丹 张文豪 彭丽娟 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1613-1618,共6页
针对智能反射面(RIS)辅助通信系统中信道估计精度低的问题,提出一种基于信道去噪网络(CDN)的信道估计方案,将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计,随后将该预估计信号输入信道估... 针对智能反射面(RIS)辅助通信系统中信道估计精度低的问题,提出一种基于信道去噪网络(CDN)的信道估计方案,将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计,随后将该预估计信号输入信道估计网络以学习噪声特征并进行去噪处理,从而恢复出精确的信道系数。为了提高网络的去噪能力,设计了加权注意力块(WAB)和膨胀卷积块(DCB)以增强网络对噪声主体特征的提取,同时设计多尺度特征融合模块以防止浅层特征的丢失。仿真结果表明,与经典的DnCNN (Denoising Convolutional Neural Network)和CDRN (Convolutional neural network-based Deep Residual Network)方案相比,所提方案的归一化均方误差(NMSE)在不同信噪比(SNR)下平均降低了2.89 dB和2.01 dB。 展开更多
关键词 深度学习 智能反射面 信道估计 注意力机制 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于噪声抑制的智能反射面辅助通信系统的信道估计研究
14
作者 叶中付 郭佳愉 +1 位作者 于润祥 黄心月 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第4期962-971,共10页
针对用户设备到基站(Base station,BS)的视距通信受阻时智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信系统的信道估计任务,提出了一种基于潜在特征空间噪声抑制的神经网络,可以实现精确的信道估计。该神经网络将变分自编码器... 针对用户设备到基站(Base station,BS)的视距通信受阻时智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信系统的信道估计任务,提出了一种基于潜在特征空间噪声抑制的神经网络,可以实现精确的信道估计。该神经网络将变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型和UNet模型相结合,能够在进行信道估计的同时对输入信号中的噪声进行处理。首先,VAE模型的输入是纯净的基站接收信号,以最小化估计的纯净的基站接收信号与其真实值之间的误差为目标,使VAE模型的编码器映射出一个特征向量,作为纯净接收信号的潜在表示。其次,固定VAE模型部分,使用纯净的基站接收信号作为UNet模型的输入对整个神经网络进行训练,在此过程中,VAE模型学习到的纯净潜在特征向量有助于UNet模型的编码器学习到纯净的特征表示。接着,该特征被UNet模型的解码器解码以实现信道估计任务。最后,在估计阶段仅需利用UNet模型部分即可。仿真实验结果表明,本文所提出的信道估计方法可以有效抑制特征空间中的噪声信息,能以更低的时间复杂度更准确地估计出信道信息。 展开更多
关键词 智能反射面 信道估计 噪声抑制 变分自编码器 UNet模型
在线阅读 下载PDF
双RIS辅助MIMO系统混合张量信道估计算法
15
作者 李双志 邢益博 雷豪杰 《电讯技术》 北大核心 2025年第3期407-414,共8页
为解决在双可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)系统中获取高维信道状态信息(Channel State Information,CSI)的挑战,提出了一种基于混合张量分解的多链路联合信道估计算法。首先,通过设计导频传输机制,将单反射... 为解决在双可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)系统中获取高维信道状态信息(Channel State Information,CSI)的挑战,提出了一种基于混合张量分解的多链路联合信道估计算法。首先,通过设计导频传输机制,将单反射链路和双反射链路的接收信号分别建模为平行因子模型和平行因子塔克(Tucker)张量模型,将信道估计问题转化为混合张量因子矩阵的拟合问题。然后,考虑到多条链路之间共享的CSI,采用一种基于交替最小二乘迭代算法来分解混合张量,以有效估计出因子矩阵。最后,通过对该混合张量进行唯一性分析,与传统的Khatri-Rao分解方法相比,所提方法具备更为灵活的参数设计特点。仿真实验结果表明,该方法能够在训练块数小于RIS单元数的情况下有效估计反射链路CSI。 展开更多
关键词 多用户MIMO 信道估计 双可重构智能超表面 混合张量分解
在线阅读 下载PDF
星地通信中基于压缩感知的OTFS信道估计
16
作者 邵凯 聂芝荣 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期214-222,共9页
针对低轨卫星星地通信高动态信道特点,采用正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制方式,提出一种低导频开销、高精度的两阶段信道估计方法,实现对时延、多普勒频移和信道增益3个参数的精细估计。所提TP-CSIE(Two Phase ... 针对低轨卫星星地通信高动态信道特点,采用正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制方式,提出一种低导频开销、高精度的两阶段信道估计方法,实现对时延、多普勒频移和信道增益3个参数的精细估计。所提TP-CSIE(Two Phase Channel State Information Estimation)方案采用时域训练序列为导频结构,解决时延-多普勒(Delay-Doppler, DD)域嵌入式导频方案在高动态星地链路下导频开销过大的问题。由于DD域信道的固有稀疏性,OTFS信道估计问题被转化为稀疏信号的恢复问题。在算法第一阶段,选用稀疏信号恢复算法进行信道参数的初始估计,利用重叠相加法获得部分先验信息以提高压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSAMP)算法的准确性。在算法第二阶段,设计增强型旋转不变子空间算法实现信道参数的准确估计。仿真结果表明,与现有方案相比,所提算法归一化均方误差性能约有7 dB性能的提升,误码率性能约有10 dB的提升。 展开更多
关键词 低轨卫星 星地通信 正交时频空(OTFS) 信道估计 压缩感知
在线阅读 下载PDF
非理想RIS辅助MIMO系统稀疏信道估计与阵列阻塞诊断
17
作者 李双志 雷豪杰 郭新 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2573-2583,共11页
针对非理想可重构智能超表面(RIS)辅助毫米波多输入多输出(MIMO)系统信道状态信息获取问题,该文提出一种稀疏级联信道参数与阵列阻塞向量联合估计方案。首先,设计信道训练帧结构,将接收信号建模为张量模型。然后,基于张量的平行因子分... 针对非理想可重构智能超表面(RIS)辅助毫米波多输入多输出(MIMO)系统信道状态信息获取问题,该文提出一种稀疏级联信道参数与阵列阻塞向量联合估计方案。首先,设计信道训练帧结构,将接收信号建模为张量模型。然后,基于张量的平行因子分解模型,分析毫米波信道参数与阻塞向量之间的内在关联,实现对收发端空域信道参数的有效估计。基于这些空间角频率,构建出同时反映剩余信道参数和阻塞信息的耦合观测矩阵。最后,通过利用多径信道和阻塞向量的双稀疏特性,完成剩余信道参数的估计和阻塞诊断。仿真结果表明,所提方案的信道估计和阻塞诊断性能表现优于对照方案。 展开更多
关键词 毫米波MIMO 可重构智能超表面(RIS) 信道估计 阻塞诊断
在线阅读 下载PDF
基于WGAN的智能超表面辅助系统的信道估计研究
18
作者 康晓非 王甜 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期164-171,共8页
针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源... 针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源RIS架构,首先利用最小二乘(least square,LS)算法获取有源元件处信道估计值,再通过插值得到信道初步估计,最后利用Chan-SRWGAN深度学习网络将其重构为信道精确估计。仿真结果表明,所提方案的归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)性能优于LS、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)、同步OMP(simultaneous OMP,SOMP)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、超分辨率卷积神经网络(super-resolution convolutional neural network,SRCNN)信道估计算法,证明了方案的可行性。 展开更多
关键词 智能超表面(RIS) 信道估计 深度学习 Wasserstein生成对抗网络(WGAN) 超分辨率卷积神经网络(SRCNN)
在线阅读 下载PDF
采用改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计 被引量:2
19
作者 郑巧宁 郑浩赐 +2 位作者 李茂林 童峰 陈东升 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期390-400,共11页
针对快变浅海水声信道相干时间短,信道估计算法需要具备小样本学习能力这一要求,本文提出一种适用于浅海水声信道的基于改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计算法。基于最大间隔原理推导出支持向量机回归信道估计模型,并针对时变信道... 针对快变浅海水声信道相干时间短,信道估计算法需要具备小样本学习能力这一要求,本文提出一种适用于浅海水声信道的基于改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计算法。基于最大间隔原理推导出支持向量机回归信道估计模型,并针对时变信道,在支持向量机代价函数中引入时变因子改善估计器与时变信道的适配程度,对该算法在时变信道下的小样本估计性能表现进行了仿真和浅海信道实测验证。结果表明:本文算法在信道估计误差和误比特性能方面均优于传统估计器,在信道估计观测窗长较短的情况下尤其如此。本文提出的改进支持向量机估计算法在小样本场景下展现出优异性能,为快变浅海水声信道估计提供了有效解决方案,对提升水声通信性能具有重要意义。 展开更多
关键词 支持向量回归 改进支持向量机 稀疏性 小样本 时变信道 水声通信 信道估计 浅海水声环境
在线阅读 下载PDF
面向多用户大规模MIMO系统的信道估计研究 被引量:1
20
作者 杨延 安澄全 +1 位作者 杨茜 李俊江 《信号处理》 北大核心 2025年第3期484-493,共10页
获取大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统的信道状态信息十分关键。频分双工(Frequency Division Duplexing, FDD)模式下,传统的多用户信道估计问题是将多用户MIMO系统分解成多个单用户MIMO系统,利用单用户... 获取大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统的信道状态信息十分关键。频分双工(Frequency Division Duplexing, FDD)模式下,传统的多用户信道估计问题是将多用户MIMO系统分解成多个单用户MIMO系统,利用单用户的信道特性进行估计重构,但随着基站端天线数量和用户数的增加,不仅导频开销和重构算法的误差逐渐增大,计算复杂度也随之上升,导致系统整体性能下降。针对这一问题,本文提出了一种基于压缩感知多测向量(Multiple Measurement Vector, MMV)模型的多用户联合信道估计方案:利用多用户大规模MIMO系统中,地理相邻用户角度域信道之间的共同稀疏性和独立稀疏性结构,首先设计了适用于MMV模型的信道稀疏度估计策略,通过排列稀疏分量的贡献率来获取信道稀疏度,提高了稀疏先验信息未知或不准确条件下重构算法的性能。其次,提出了一种分段残差动态反馈联合匹配追踪(Segmented Residual Dynamic Feedback joint Matching Pursuit, SRDFMP)算法,通过区分不同属性的支撑集并分段估计,有效降低了导频开销;将所有用户的共同支撑集共享,避免部分重复的迭代步骤;针对不同支撑设置两种索引长度更新准则,加快了算法的收敛速度;同时本文算法也考虑了错误原子的纠正问题。最后,构建了标准的空间信道模型(Spatial Channel Model, SCM)来验证所提算法的性能。仿真结果表明,相比于传统算法,本文所提算法具有更小的导频开销和优良的信道估计性能,且在多用户条件下联合恢复的效率更高。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 信道估计 压缩感知 多测向量模型
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 96 下一页 到第
使用帮助 返回顶部