基于FFDNet的大规模MIMO可见光通信系统信道估计
信号处理
2019-11-19 v1 信息论
math.IT
摘要
信道估计在大规模多输入多输出(m-MIMO)可见光通信(VLC)系统中至关重要。为解决该问题，提出了一种基于快速灵活去噪卷积神经网络(FFDNet)的m-MIMO VLC系统信道估计方案。由于信道具有稀疏性特征，m-MIMO VLC信道的信道矩阵被识别为二维自然图像。利用深度学习赋能的图像去噪网络FFDNet从大量训练数据中学习并估计m-MIMO VLC信道。仿真结果表明，我们提出的基于FFDNet的信道估计显著优于基于最小均方误差的基准方案。
引用
@article{arxiv.1911.07404,
title = {FFDNet-Based Channel Estimation for Massive MIMO Visible Light Communication Systems},
author = {Zhipeng Gao and Yuhao Wang and Xiaodong Liu and Fuhui Zhou and Kai-Kit Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07404},
year = {2019}
}
备注
This paper will be published in IEEE WCL