Intelligent Channel Parameter Estimation System Based on Neural Network Regression Model

Guo Lantu; Liu Yanan; Li Wenxin

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Intelligent Channel Parameter Estimation System Based on Neural Network Regression Model

机译：基于神经网络回归模型的智能频道参数估计系统

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How to estimate channel parameters more effectively, intelligently and accurately is the key problem to realize the requirements of intelligent and adaptive short-wave communication system. Based on the detailed analysis of chirp signal and fractional Fourier transform, an intelligent channel parameter estimation system is constructed. By building and training the regression model of multilayer fully connected neural network, the estimation error of Doppler shift is reduced. The simulation results show that the hierarchical channel estimation algorithm improves the precision of channel parameter estimation and the anti-noise performance of the system.

机译：如何更有效地估算信道参数，智能，准确地是实现智能和自适应短波通信系统的要求的关键问题。基于对啁啾信号和分数傅立叶变换的详细分析，构建了智能频道参数估计系统。通过建设和培训多层完全连接神经网络的回归模型，减少了多普勒频移的估计误差。仿真结果表明，等级频道估计算法提高了信道参数估计的精度和系统的抗噪声性能。

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来源
《Mobile networks & applications》 |2020年第6期|2291-2301|共11页
作者
Guo Lantu; Liu Yanan; Li Wenxin;
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作者单位

Beijing Inst Technol Beijing Peoples R China|China Res Inst Radiowave Propagat Qingdao Peoples R China;

Harbin Engn Univ Harbin Heilongjiang Peoples R China|China Res Inst Radiowave Propagat Qingdao Peoples R China;

Harbin Engn Univ Harbin Heilongjiang Peoples R China|Shandong Aerosp Elect Technol Res Inst Yantai Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Complex short-wave channel; Channel detection; Fractional Fourier transform; Neural network regression model; Intelligent channel parameter estimation system;

机译：复杂的短波频道;信道检测;分数傅里叶变换;神经网络回归模型;智能频道参数估计系统;

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