Forskningen om djupinlärning för fysiskt skikt har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. I detta dokument föreslår vi en Deep Learning (DL)-baserad kanalskattning eller under tiden varierande Rayleigh blekningskanal. Vi bygger upp, tränar och testar kanalskattaren med hjälp av Neural Network (NN). Den föreslagna DL-baserade estimatorn kan dynamiskt följa kanalstatusen utan förkunskaper om kanalmodellen och statistiska egenskaper. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna NN-estimatorn har bättre prestanda för Mean Square Error (MSE) jämfört med de traditionella algoritmerna och vissa andra DL-baserade arkitekturer. Dessutom visar den föreslagna DL-baserade estimatorn också sin robusthet med de olika pilotdensiteterna.
När det gäller kanaluppskattning föreslogs i REF en DL-baserad kanalestimator under tidsvarierande Rayleigh blekningskanal och den föreslagna DL-baserade estimator har bättre genomsnittlig Square Error (MSE) prestanda jämfört med de traditionella algoritmerna.
Deep Learning-Based Channel Estimation Algorithm Over Time Selective Fading Channels
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}