基于学习的时变 MIMO OFDM 块状平面信道估计
信号处理
2024-05-21 v1
摘要
本文提出一种高精度、低复杂度的基于学习的块状平面信道估计器（LBPCE），用于估计多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中时变频率选择信道。首先，我们建立块状平面信道模型（BPCM），以刻画信道在子载波和 OFDM 符号之间的相关性。具体而言，将相邻子载波和 OFDM 符号划分为若干子块，并采用仅包含三个变量（即均值、时域斜率和频域斜率）的仿射函数（即平面）对信道在每个子块中的近似，从而显著降低信道估计中需要确定的变量数量。随后，我们设计了一种3D稀疏残差卷积网络（3D-DRCN），利用信道在时频空间域中的相关性进一步提高每个用户的信道估计。数值结果表明，所提方法显著优于当前最先进的估计器，并保持相对较低的计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2405.11218,
title = {Learning-based Block-wise Planar Channel Estimation for Time-Varying MIMO OFDM},
author = {Chenchen Liu and Wenjun Jiang and Xiaojun Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11218},
year = {2024}
}