一种使用信道图像的基于几何的随机无线信道模型
信号处理
2024-06-24 v5
摘要
由于几何确定性无线信道建模的高度复杂性及其实现上的困难，基于几何的随机信道建模（GBSM）方法已被用于评估无线系统。本文介绍了一种新方法，通过使用由信道参数形成的图像来训练生成式神经网络，从而对任何 GBSM 进行建模。在这项工作中，我们从特定区域的射线追踪仿真中获取信道参数，并将其处理为图像形式以训练任何生成模型。通过一个案例研究，我们确认使用信道图像可在 10 个训练周期内完成生成模型的训练。此外，我们表明，基于信道图像训练的生成模型在指定条件下忠实地再现了原始数据的分布。因此，我们认为所提出的数据到图像方法将有助于在任何通用无线条件下使用任何生成式神经网络对 GBSM 进行建模。
关键词
引用
@article{arxiv.2312.06637,
title = {A Geometry-based Stochastic Wireless Channel Model using Channel Images},
author = {Seongjoon Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06637},
year = {2024}
}