【摘 要】
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作为5G的一项关键技术,大规模多输入多输出(MIMO)系统通过在基站配备大量天线可以显著提高频谱效率和能效。然而,在大规模MIMO系统中,精确的信道估计面临严峻挑战。为了在导频序列长度小于发射天线数量以及信道噪声强烈的情况下进行精确的估计信道,提出了一种基于生成对抗网络的大规模MIMO信道估计方法 N2N-GAN。N2N-GAN首先对接收端的导频信号进行去噪,然后使用条件生成对抗网络根据去噪后的导
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程学院,之江实验室科研发展部,华为技术有限公司未来网络架构实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2020YFB1804804SCI),国家自然科学基金资助项目(No.61731002,No.62071425),浙江省重点研发计划项目(No.2019C01002,No.2019C03131),华为合作项目:之江实验室资助项目(No.2019LC0AB01),浙江省自然科学基金资助项目(No.LY20F010016)。
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作为5G的一项关键技术,大规模多输入多输出(MIMO)系统通过在基站配备大量天线可以显著提高频谱效率和能效。然而,在大规模MIMO系统中,精确的信道估计面临严峻挑战。为了在导频序列长度小于发射天线数量以及信道噪声强烈的情况下进行精确的估计信道,提出了一种基于生成对抗网络的大规模MIMO信道估计方法 N2N-GAN。N2N-GAN首先对接收端的导频信号进行去噪,然后使用条件生成对抗网络根据去噪后的导频信号估计信道矩阵。仿真实验证明,与传统的信道估计算法和基于深度学习的算法相比,N2N-GAN对环境噪声
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