ABSTRACT I detta dokument, online djupinlärning (DL)-baserad kanal estimering algoritm för dubbelt selektiv blekning kanaler föreslås genom att använda de djupa neurala nätverket (DNN). Med korrekt valda ingångar kan DNN inte bara utnyttja funktionerna i kanalvariation från tidigare kanaluppskattningar utan också extrahera ytterligare funktioner från piloter och mottagna signaler. Dessutom kan DNN utnyttja fördelarna med den minsta kvadratuppskattningen för att ytterligare förbättra prestandan för kanaluppskattningen. DNN är först utbildad med simulerade data på ett offline sätt och sedan kunde spåra den dynamiska kanalen på ett online sätt. För att minska prestandanedbrytningen från slumpmässig initiering är en förutbildning utformad för att förfina de inledande parametrarna för DNN med flera epoker av utbildning. Den föreslagna algoritmen drar nytta av DL:s utmärkta inlärnings- och generaliseringsförmåga och kräver ingen förkunskaper om kanalstatistiken. Därför är det mer lämpligt för kommunikationssystem med modellering fel eller icke-stationära kanaler, såsom hög rörlighet vehikulära system, undervattens akustiska system, och molekylära kommunikationssystem. De numeriska resultaten visar att den föreslagna DL-baserade algoritmen överträffar den befintliga estimatorn både vad gäller effektivitet och robusthet, särskilt när kanalstatistiken varierar i tiden. INDEX TERMS Djupt lärande, neurala nätverk, kanaluppskattning, dubbelt selektiv kanal, LS-orienterad ingång, förutbildning.
I REF tränades en DL-baserad kanalskattare först offline med hjälp av simulerade data och sedan dynamiskt justerad online för att effektivt förbättra estimatorns generaliseringsförmåga.
Deep Learning-Based Channel Estimation for Doubly Selective Fading Channels
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}