一种基于机器学习的 OFDM 子带高效信道预测技术
信息论
2023-06-01 v1 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
获取准确的信道状态信息（CSI）至关重要，因其可提升无线通信系统性能。然而，由于无线环境具有时变与频率选择性的复杂特性，通过信道估计或信道预测来获取准确 CSI 是一项艰巨任务。为此，我们提出一种基于机器学习（ML）的正交频分复用（OFDM）子带信道预测高效技术。所提方法的新颖之处在于：利用信道衰落样本进行训练，以估计选择性衰落下的未来信道行为。
引用
@article{arxiv.2305.19696,
title = {An Efficient Machine Learning-based Channel Prediction Technique for OFDM Sub-Bands},
author = {Pedro E. G. Silva and Jules M. Moualeu and Pedro H. Nardelli and Rausley A. A. de Souza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19696},
year = {2023}
}