基于深度學(xué)習(xí)的1-比特超大規(guī)模MIMO信道估計(jì)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>617 K
標(biāo)簽： 信道估計(jì) 深度學(xué)習(xí) 空間非平穩(wěn)性
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文檔介紹：超大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技術(shù)在未來的移動(dòng)通信中具有巨大的潛力。然而，采用超大型的天線陣列會(huì)出現(xiàn)空間非平穩(wěn)性信道特征，如果為基站的每根天線都配備一個(gè)高精度量化器，系統(tǒng)功耗將大幅度增加，從而阻礙超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。因此，假設(shè)基站的每根天線都配備有一對(duì)1-比特模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converters，ADC)，利用子陣列與用戶之間的映射關(guān)系來描述非平穩(wěn)信道特征，借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network，DNN)強(qiáng)大的泛化能力，設(shè)計(jì)一種新的生成式監(jiān)督DNN模型，該模型可以使用合理數(shù)量的導(dǎo)頻進(jìn)行訓(xùn)練。仿真結(jié)果表明，所提出的網(wǎng)絡(luò)可以使用較少的導(dǎo)頻得到較好的估計(jì)性能，在性能與計(jì)算復(fù)雜度之間取得良好的平衡。
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