基于深度学习的信道估计

• 作者: 石佳琪 金桂月 金基宇 樊磊
• 来源期刊: 大连工业大学学报
• 关键词: 深度学习 信道估计 智能物理层通信 6G
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术|Information science & technology
• 页码范围: 367-376
• 页数: 10页
• 分类号: TN929.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.19670/j.cnki.dlgydxxb.2021.0510

摘要

目前深度学习方法在物理层通信中得到了广泛的应用,信道估计是物理层通信中的关键部分,与传统信道估计算法相比,深度学习方法在信道估计方面具有一定的优势.本研究介绍了深度学习中常见的神经网络模型,从模型驱动和数据驱动方式两个方面分别阐述了深度学习方法在信道估计中的应用.综述了将深度学习方法应用在信道估计中的最新研究进展.为了满足下一代移动通信的性能需求,讨论了智能物理层通信中信道估计面临的挑战与机遇.