基于机器学习范式的空间调制 OFDM 信道估计
信号处理
2021-09-16 v1 人工智能
摘要
本文中，深度神经网络（DNN）与空间调制-正交频分复用（SM-OFDM）技术相集成，用于瑞利衰落信道下的端到端数据检测。该所提系统直接解调接收符号，仅隐式地完成信道估计。此外，还为该系统设计了一个集成网络。仿真结果表明，当导频开销与循环前缀（CP）减小时，所提 DNN 检测方案相较经典方法具有显著优势，这归功于其学习和适应复杂信道条件的能力。最后，结果表明集成网络提升了所提方案的泛化能力，同时也显示出其性能上的轻微改善。
引用
@article{arxiv.2109.07208,
title = {Channel Estimation Based on Machine Learning Paradigm for Spatial Modulation OFDM},
author = {Ahmed M. Badi and Taissir Y. Elganimi and Osama A. S. Alkishriwo and Nadia Adem},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07208},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 5 figures, 2021 IEEE 1st International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering MI-STA