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基于深度学习的分数多普勒信道估计技术
1
作者
蒲旭敏
王可豪
+2 位作者
陈伟聪
刘雁翔
陈前斌
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期593-602,共10页
针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型...
针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型,可有效提升多普勒频移分辨率,但同时会产生虚拟路径,导致多普勒间干扰。因此研究了一种模型驱动的学习去噪近似消息传递(learned denoising⁃based approximate message passing,LDAMP)算法,对含有多普勒间干扰的分数多普勒信道进行估计。该算法以去噪近似消息传递(denoising⁃based approximate message passing,DAMP)算法为基础,构建了一个可解释的神经网络框架,并选用去噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)替代DAMP中的传统去噪器,通过学习噪声特征将之有效去除,进而显著提升后续信号处理性能。仿真结果表明,模型驱动的LDAMP算法结合了迭代算法的模型优势和深度学习强大的泛化能力,相较于传统算法,能够有效补偿多普勒间干扰带来的性能损失,实现更高的信道估计精度。
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关键词
正交时频空间
深度学习
分数多普勒
模型驱动
信道估计
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职称材料
高速移动通信系统中OTFS分数多普勒信道估计加窗研究
被引量：
16
2
作者
蒋占军
刘庆达
+1 位作者
张鈜
刘欢
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期646-653,共8页
针对正交时频空间(OTFS)调制系统中分数多普勒信道对应的物理路径信道状态信息估计困难及计算复杂度较高等问题,该文提出一种节省导频资源的脉冲匹配滤波(PRS-PMF)信道估计算法。该算法首先使用数据与导频联合成帧的嵌入式辅助导频方法...
针对正交时频空间(OTFS)调制系统中分数多普勒信道对应的物理路径信道状态信息估计困难及计算复杂度较高等问题,该文提出一种节省导频资源的脉冲匹配滤波(PRS-PMF)信道估计算法。该算法首先使用数据与导频联合成帧的嵌入式辅助导频方法获得等效信道的估计,然后通过互相关匹配滤波估计出各路径信道状态信息,相比于传统的脉冲导频互相关匹配滤波信道估计算法,能够在降低计算复杂度的同时减少导频资源的占用。在此基础上,对OTFS系统加窗,减少窗口响应主瓣的整数样点数量并降低旁瓣电平,有效改善了等效信道多普勒响应函数的自相关特性,从而降低了其他符号及噪声对估计符号的干扰。
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关键词
正交时频空间调制
分数多普勒
信道
信道估计
互相关匹配滤波
窗口响应
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职称材料
题名
基于深度学习的分数多普勒信道估计技术
1
作者
蒲旭敏
王可豪
陈伟聪
刘雁翔
陈前斌
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
东南大学移动通信国家重点实验室
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期593-602,共10页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(U23A20279)
国家自然科学基金资助项目(62401137)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20241281).
文摘
针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型,可有效提升多普勒频移分辨率,但同时会产生虚拟路径,导致多普勒间干扰。因此研究了一种模型驱动的学习去噪近似消息传递(learned denoising⁃based approximate message passing,LDAMP)算法,对含有多普勒间干扰的分数多普勒信道进行估计。该算法以去噪近似消息传递(denoising⁃based approximate message passing,DAMP)算法为基础,构建了一个可解释的神经网络框架,并选用去噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)替代DAMP中的传统去噪器,通过学习噪声特征将之有效去除,进而显著提升后续信号处理性能。仿真结果表明,模型驱动的LDAMP算法结合了迭代算法的模型优势和深度学习强大的泛化能力,相较于传统算法,能够有效补偿多普勒间干扰带来的性能损失,实现更高的信道估计精度。
关键词
正交时频空间
深度学习
分数多普勒
模型驱动
信道估计
Keywords
orthogonal time frequency space(OTFS)
deep learning
fractional Doppler
model⁃driven
channel estimation
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
高速移动通信系统中OTFS分数多普勒信道估计加窗研究
被引量：
16
2
作者
蒋占军
刘庆达
张鈜
刘欢
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期646-653,共8页
基金
甘肃省无线电监测定位创新团队基金(2017C-09)
兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金(150220232)。
文摘
针对正交时频空间(OTFS)调制系统中分数多普勒信道对应的物理路径信道状态信息估计困难及计算复杂度较高等问题,该文提出一种节省导频资源的脉冲匹配滤波(PRS-PMF)信道估计算法。该算法首先使用数据与导频联合成帧的嵌入式辅助导频方法获得等效信道的估计,然后通过互相关匹配滤波估计出各路径信道状态信息,相比于传统的脉冲导频互相关匹配滤波信道估计算法,能够在降低计算复杂度的同时减少导频资源的占用。在此基础上,对OTFS系统加窗,减少窗口响应主瓣的整数样点数量并降低旁瓣电平,有效改善了等效信道多普勒响应函数的自相关特性,从而降低了其他符号及噪声对估计符号的干扰。
关键词
正交时频空间调制
分数多普勒
信道
信道估计
互相关匹配滤波
窗口响应
Keywords
Orthogonal Time-Frequency-Space(OTFS)
Fractional Doppler channel
Channel estimation
Cross-correlation matched filtering
Window response
分类号
TN92 [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
基于深度学习的分数多普勒信道估计技术
蒲旭敏
王可豪
陈伟聪
刘雁翔
陈前斌
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高速移动通信系统中OTFS分数多普勒信道估计加窗研究
蒋占军
刘庆达
张鈜
刘欢
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
16
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职称材料
已选择
0
条
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