Uppskattning är en kritisk del av synkroniseringen i trådlösa system och signalbehandlingssystem. Det finns ett rikt arbete med att uppskatta härledning, optimering och statistisk karakterisering från analytiska systemmodeller som används genomträngligt idag. Vi utforskar en alternativ metod för att bygga estimatorer som huvudsakligen bygger på ungefärlig regression med hjälp av stora datauppsättningar och stora beräkningseffektiva artificiella neurala nätverk modeller som kan lära icke-linjära funktionskartläggningar som ger kompakta och korrekta uppskattningar. För enbärarmodulering av PSK utforskar vi exaktheten och beräkningskomplikationen hos sådana estimatorer jämfört med nuvarande alternativ baserade på guldstandardanalys. Vi jämför prestanda i olika trådlösa driftsförhållanden och tar hänsyn till trade offs mellan de två olika klasserna av system. Våra resultat visar att lärda estimatorer kan ge förbättringar inom områden som korttidsuppskattning och uppskattning under icke-triviala verkliga världskanalförhållanden såsom blekning eller andra icke-linjära hårdvaru- eller spridningseffekter.
Dessutom förbättrades lärda estimatorer den korta tiden under blekningskanalförhållanden och spridningseffekter REF.
Learning approximate neural estimators for wireless channel state information
{'venue': '2017 IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'journal': '2017 IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}