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关于OFDM系统中深度学习与迭代算法在联合信道估计和信号检测中的比较研究

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简介：
本研究探讨了在正交频分复用(OFDM)系统内，深度学习方法与传统迭代算法在联合信道估计及信号检测任务上的性能差异。通过对比分析，旨在为通信系统的优化提供新的视角和技术路径。 评估了三种深度学习方法：DeepRx，一种适用于JCESD的轻量级DenseNet，以及一个新的展开动力学（UD）模型Hyper-WienerNet，该模型使用超网络来估计未知参数。

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  • 关于OFDM系统中深度学习与迭代算法在联合信道估计和信号检测中的比较研究
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    本研究探讨了在正交频分复用(OFDM)系统内，深度学习方法与传统迭代算法在联合信道估计及信号检测任务上的性能差异。通过对比分析，旨在为通信系统的优化提供新的视角和技术路径。 评估了三种深度学习方法：DeepRx，一种适用于JCESD的轻量级DenseNet，以及一个新的展开动力学（UD）模型Hyper-WienerNet，该模型使用超网络来估计未知参数。
     
  • 基于深度学习的OFDM系统中的联合信道估计与检测方法
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的新型算法，用于正交频分复用(OFDM)通信系统中实现高效的联合信道估计和信号检测，显著提升了系统的性能和可靠性。 代码已在 Ubuntu 16.04 + TensorFlow 1.1 + Python 2.7 环境下测试通过。 所需依赖项： - TensorFlow 操作步骤： 1. 切换到 .DNN_Detection 目录。 2. 运行 `python Example.py`。
     
  • 基于DNN的OFDM系统中的信道估计与信号检测能力研究
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    本研究聚焦于利用深度神经网络(DNN)技术提升正交频分复用(OFDM)通信系统的性能，尤其关注在复杂多变无线环境下的信道估计和信号检测能力的优化。通过创新算法设计和模型训练，力求实现更准确、高效的信号处理，以应对未来高速率宽带通信的需求挑战。 Signal_detection_OFDMPowerofDNN 题为“深度学习在OFDM系统中用于信道估计和信号检测的强大功能”的MATLAB演示部署了Rayleigh信道，并安装了Winner2信道（Data_Generation_WIN2.m显示WIN2 for SISO）的工具箱。然而，由于实现该信道需要更多时间，因此不建议这样做。此外，在AWGN环境下进行测试时不应发送信号，可以参考MIMO-OFDM无线通信书中的MMSE_Channel_Tap_Block_Pilot_Demo_1.m 和 MMSE_Uniform_PDP.m 文件通过奇异值分解来进行OFDM信道估计的论文内容。需要注意的是，目前没有上传python版本的相关代码，其他人已上传了名为Demonstration_of_papers_DNN 的 python演示，并且DNN_Regression_Image_SER_Test 是主要使用的深度学习回归图像SER测试部分，该过程不需要使用T变量进行染色处理。
     
  • 关于DFT在MIMO-OFDM系统信道估计中的算法研究代码.zip
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    本资源包含针对MIMO-OFDM系统的DFT基信道估计算法的研究代码，适用于无线通信领域的科研与教学。 MIMO-OFDM的信道估计主要采用LS、LMMSE和基于DFT的算法进行。该Matlab程序是个人毕业设计代码的一部分，适用于2发2收系统，并采用了QPSK、16QAM和64QAM信号调制方式。程序可以绘制星座图并计算不同信道条件下的误码率及均方误差，包括加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道。此外，代码中还包含用于绘制MIMO系统容量以及OFDM系统子信道频谱示意图的函数。
     
  • 不同算法在MATLAB_MIMO-OFDM信道估计中的比较
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    本研究对比分析了多种算法在MATLAB环境下MIMO-OFDM系统信道估计的应用效果，旨在为无线通信技术提供优化方案。 比较MIMO-OFDM信道估计的不同算法在MATLAB中的应用。
     
  • OFDM通信系统中同步与信道估计算法的研究
    优质
    本研究专注于OFDM通信系统的同步和信道估计技术，提出并分析了新的算法以提升数据传输效率和系统稳定性。 这篇论文不仅探讨了信道估计算法的研究内容，并且还对OFDM系统进行了介绍。
     
  • MIMO_OFDM系统中关于信道估计与信号检测算法的探究_申京.caj
    优质
    本文探讨了在MIMO-OFDM系统中的信道估计和信号检测技术，提出并分析了几种有效的算法，旨在提高无线通信系统的性能。 本段落详细介绍了MIMO-OFDM系统中的接收机相关算法，主要包括信道估计算法和信号检测算法。文中讨论了诸如EM算法、球形译码等多种方法，并提供了详细的公式推导及相应的仿真结果。
     
  • 基于导频的OFDM系统信道估计算法比较
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    本文对比分析了多种基于导频的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法，旨在评估它们在不同通信环境下的性能和适用性。 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，能够有效地克服多径干扰和码间干扰，是第四代移动通信的核心技术之一。本段落对比了基于导频的信道估计技术在OFDM系统中的应用，并重点介绍了几种常用的信道估计算法，包括最小二乘（LS）算法、线性最小均方误差（LMMSE）算法、奇异值分解（SVD）算法以及离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）两种变换域算法，并提供了这些算法的仿真实现。
     
  • 关于DFT算法在OFDM信道估计中的应用研究 (2013年)
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    本文探讨了离散傅里叶变换(DFT)算法在正交频分复用(OFDM)系统中进行信道估计的应用，分析其性能并提出改进方法。发表于2013年。 本段落探讨了DFT信道估计算法，并对其进行了改进。首先将信号从频域转换到时域，然后在时域中将循环前缀长度之外的信道估计值置零。同时对循环前缀内的信道估计值进行进一步处理以减少噪声干扰。通过计算机仿真验证了改进后的DFT算法优于原算法。
     
  • 基于深度学习的NOMA-OFDM系统信道估计方法
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    本研究提出了一种基于深度学习的非正交多址接入正交频分复用(NOMA-OFDM)系统的信道估计新方法，有效提升了通信系统的性能和效率。 使用深度学习技术对 NOMA-OFDM 系统进行信道估计是 NOMA-OFDM-DL 系列研究的一部分。该系列专注于利用先进的机器学习方法来改善非正交多址接入（NOMA）与正交频分复用（OFDM）结合系统的性能，特别是在复杂无线通信环境下的信道状态信息获取方面。通过深度学习模型的应用，可以更有效地估计和预测信道特性，从而提升数据传输的效率和可靠性。