莱斯衰落信道下考虑硬件缺陷的基于级联极限学习机的联合帧同步与信道估计
信号处理
2023-02-27 v1
摘要
由于帧同步(FS)与信道估计(CE)的相互依赖性，联合 FS 与 CE(JFSCE)方案被提出以增强二者功能，从而提升无线通信系统的整体性能。尽管传统 JFSCE 方案缓解了 FS 与 CE 之间的相互影响，它们在处理硬件缺陷(HI)与确定性视距(LOS)路径时存在不足。为应对该挑战，我们提出了一种基于级联极限学习机(ELM)的 JFSCE，以缓解莱斯衰落信道场景下 HI 的影响。具体地，首先采用常规 JFSCE 方法提取初始特征，从而分别形成 FS 与 CE 的非神经网络(NN)解。随后，将名为 FS-NET 与 CE-NET 的基于 ELM 的网络级联，以捕获 FS 与 CE 的 NN 解。仿真与分析结果表明，相较于常规 JFSCE 方法，所提基于级联 ELM 的 JFSCE 显著降低了 FS 的错误概率与 CE 的归一化均方误差(NMSE)，即便在参数变化影响下亦如此。
引用
@article{arxiv.2302.12397,
title = {Cascaded ELM-based Joint Frame Synchronization and Channel Estimation over Rician Fading Channel with Hardware Imperfections},
author = {Chaojin Qing and Chuangui Rao and Shuhai Tang and Na Yang and Jiafan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12397},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 9 figures