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基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计
被引量：
2
1
作者
于舒娟
刘荣
+2 位作者
张昀
谢娜
黄丽亚
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期41-49,共9页
针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特...
针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。
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关键词
大规模多输入多输出信道
时序卷积神经
网络
信道估计
集中注意力机制网络
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职称材料
题名
基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计
被引量：
2
1
作者
于舒娟
刘荣
张昀
谢娜
黄丽亚
机构
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术学院)
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期41-49,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61977039)。
文摘
针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。
关键词
大规模多输入多输出信道
时序卷积神经
网络
信道估计
集中注意力机制网络
Keywords
massive MIMO channel
temporal convolutional neural network
channel estimation
attention in attention network
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计
于舒娟
刘荣
张昀
谢娜
黄丽亚
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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