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

朱玥; 覃尧; 董岚; 王公仆

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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

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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.

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来源
《信息通信技术》 |2019年第1期|19-25|共7页
作者
朱玥; 覃尧; 董岚; 王公仆;
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作者单位

北京交通大学北京 100044;

北京交通大学北京 100044;

北京交通大学北京 100044;

北京交通大学北京 100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
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;

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