人工智能在移动通信网络中的应用:基于机器学习理论的信道估计与信号检测算法

• 作者: 朱玥 王公仆 董岚 覃尧
• 来源期刊: 信息通信技术
• 关键词: 人工智能 神经网络 机器学习 期望最大化算法 信道估计 信号检测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 19-25
• 页数: 7页
• 字数: 3237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1285.2019.01.004

摘要

机器学习是人工智能的重要方向之一,文章介绍两种机器学习理论应用于移动通信网络的案例.首先介绍一种基于期望最大化算法的信道估计器,不需要导频也可实现对信道的盲估计,提高了系统的吞吐率.随后介绍了一种基于深度神经网络的信道估计和信号恢复算法,该算法能够隐性地分析信道的特性,直接将信号恢复出来,当导频数据减少时其性能优于传统算法.神经网络估计器虽然训练模型复杂,但后续可直接将信号恢复,降低了信号处理的复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董岚		3	11	2.0	3.0
2	王公仆		7	21	3.0	4.0
3	朱玥		1	3	1.0	1.0
4	覃尧		1	3	1.0	1.0