Detta brev presenterar våra initiala resultat i djup inlärning för kanaluppskattning och signaldetektering i ortogonala frekvensdivision multiplexing (OFDM) system. I detta brev utnyttjar vi djupt lärande för att hantera trådlösa OFDM-kanaler på ett end-to-end-sätt. Andra än befintliga ODM-mottagare som först uppskattar kanaltillståndsinformation (CSI) explicit och sedan detekterar/återfinner de överförda symbolerna med hjälp av den uppskattade CSI, uppskattar den föreslagna djupt lärandebaserade metoden CSI implicit och återvinner de överförda symbolerna direkt. För att ta itu med kanalsnedvridning tränas först en modell för djupinlärning offline med hjälp av data som genererats från simulering baserad på kanalstatistik och som sedan används för att direkt återvinna data som överförs online. Med hjälp av våra simuleringsresultat kan det djupinlärningsbaserade tillvägagångssättet hantera kanalförvrängning och upptäcka överförda symboler med prestanda jämförbar med den minsta skattningen av medel-kvadratfel. Dessutom är den djupa inlärningsbaserade metoden mer robust än konventionella metoder när färre utbildningspiloter används, det cykliska prefixet utelämnas och ickelinjära clippingbuller finns. Sammanfattningsvis är djupinlärning ett lovande verktyg för kanaluppskattning och signaldetektering i trådlös kommunikation med komplicerad kanalsnedvridning och störning.
Specifikt använde REF djupinlärning för att realisera gemensam kanaluppskattning och signaldetektering i OFDM-system, där kanalmatrisen är diagonal.
Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems
{'venue': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'journal': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}