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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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简介：
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`。

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  • 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。
     
  • 基于深度学习的OFDM信道估计
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的新方法，用于正交频分复用(OFDM)通信系统中的信道估计。该方法利用神经网络模型有效提升信道状态信息的准确性与效率，在复杂多变无线环境中表现出显著优势。 基于深度学习的信道估计在OFDM系统中的应用主要采用CNN架构进行课程项目中的信道状态估计。这种方法利用了卷积神经网络的强大能力来处理复杂的通信信号，并且能够有效地提高信道估计的准确性和效率。通过训练大规模的数据集，该模型可以自动提取出影响信道特性的关键特征，进而实现对OFDM系统中动态变化的无线信道进行精准预测和评估。
     
  • 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信号检测算法.pdf
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    本文探讨了一种基于深度学习技术的正交频分复用（OFDM）信号检测新方法。通过应用先进的机器学习模型，该研究旨在提高无线通信中OFDM信号的解调准确性和效率，特别是在复杂的多径传播环境中表现出色。 本段落档探讨了基于深度学习算法的正交频分复用（OFDM）信号检测技术。通过利用先进的机器学习方法，研究旨在提高无线通信系统的性能和可靠性。文档详细分析了如何使用深度神经网络来识别和解码复杂的OFDM信号模式，从而在多路径干扰环境下实现更稳定的通信连接。
     
  • 基于深度学习的Beamspace毫米波信道估计方法
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    本研究提出了一种创新性的基于深度学习的Beamspace毫米波信道估计方法，旨在提高复杂环境下的通信性能和效率。通过转换到beamspace域，该方法能够有效降低计算复杂度，并利用深度神经网络准确预测大规模天线阵列中的信道状态信息。 这篇论文《基于深度学习的Beamspace毫米波大规模MIMO系统信道估计》提供了Python版本的源代码。适合人工智能和通信领域的研究人员使用。
     
  • 基于导频的OFDM信道估计方法研究-OFDM信道估计
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    本文探讨了基于导频的正交频分复用（OFDM）系统中的信道估计技术，旨在提高通信系统的性能与可靠性。通过优化导频位置和设计新颖的算法，增强了在多径衰落环境下的数据传输效率。研究结果为无线通信领域提供了理论依据和技术支持。 基于导频的OFDM信道估计方法的基本过程包括：在发送端适当位置插入导频信号；接收端利用这些已知的导频信号来恢复出特定时刻的信道信息；再通过内插、滤波或变换等手段，从获取到的部分信道信息中推算出整个时间段内的完整信道状态。 具体而言： 1. 发送端选择并插入导频：在发送数据之前，在OFDM符号中的某些位置嵌入已知的参考信号（即导频）。 2. 接收端提取导频处的信息：接收器通过检测这些预设的位置，准确地测量出信道响应特性。 3. 利用插值或其他技术恢复完整信息：利用从各个导频点得到的数据作为基础，采用适当的算法来估计整个OFDM符号期间的信道变化情况。 这种方法能够有效提高通信系统的性能和可靠性。
     
  • 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。
     
  • MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计：采用变分贝叶斯EM算法
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    本文提出了一种基于变分贝叶斯EM算法的创新方法，用于改进MIMO-OFDM系统中联合符号检测和信道估计性能，有效提升通信系统的可靠性和效率。 本段落提出了一种基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM）算法及Turbo原理的联合符号检测与信道估计算法，适用于时变信道条件下的MIMO-OFDM系统。该设计中采用软入软出空时检测器，在避免穷尽搜索的同时考虑了信道估计误差方差矩阵的影响，并通过空时检测获得发送信号后验概率分布的估计来推出新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果显示，所提出的算法在多径时变信道条件下相较于传统EM算法和面向判决算法具有更强的鲁棒性。