【摘 要】
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毫米波大规模MIMO作为5G通信系统的关键技术,因其可以提升系统容量、提高频谱利用率受到广泛关注。信道估计作为反映通信质量的重要手段,其准确性影响着通信系统的性能。传统信道估计方法依赖于导频信号和信道先验统计特性,对导频要求较高。将深度学习方法应用于信道估计,无需知道系统信道特性,对系统产生数据进行学习可以有效提升估计精度,具有重要研究价值。针对采用导频的信道估计方法会导致导频开销过大和估计精度较
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毫米波大规模MIMO作为5G通信系统的关键技术,因其可以提升系统容量、提高频谱利用率受到广泛关注。信道估计作为反映通信质量的重要手段,其准确性影响着通信系统的性能。传统信道估计方法依赖于导频信号和信道先验统计特性,对导频要求较高。将深度学习方法应用于信道估计,无需知道系统信道特性,对系统产生数据进行学习可以有效提升估计精度,具有重要研究价值。针对采用导频的信道估计方法会导致导频开销过大和估计精度较差的问题,提出基于深度神经网络的两阶段信道估计方案。第一阶段将含有导频的训练数据输入到网络模型中,采用Dropout策略防止过拟合;第二阶段通过训练好的模型将测试和验证数据输入并进行信道参数估计。实验结果表明,与LS、MMSE、OMP和LSTM四种算法相比,在相同导频数量和估计精度两种情况下,深度神经网络分别提升估计精度约1.58 d B、降低导频开销约32.4%。在不同导频数量情况下,使用较多导频数量的这四种算法的估计精度低于使用较少导频的深度学习方法。针对毫米波大规模MIMO信道稀疏特性,系统受噪声因素的影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络信道估计方法。首先将信道矩阵看作二维图像;然后构建注意力机制网络嵌入卷积神经网络中以增强图像中噪声特征的显著性;最后通过网络模型提取噪声并得到去噪的图像,即估计信道矩阵。仿真结果表明,与LS、MMSE、CNN和Dn CNN算法相比,所提出的基于注意力机制的卷积神经网络信道估计方法的估计精度平均提升约1.86 d B。
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