信道参数

作品数：82被引量：150H指数：6
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基于RF-GBDT的无人机空对地信道参数预测算法
《火力与指挥控制》2025年第3期26-33,40,共9页苏覃 江虹 汪文斌 
国家自然科学基金(61771410);四川省科技厅基金资助项目(2023NSFSC1373)。
针对经验模型实用性低,传统射线跟踪算法复杂度高、仿真效率低的问题,提出一种基于随机森林(RF)-梯度提升(GBDT)的无人机(UAV)空对地信道参数预测算法。RF-GBDT算法通过采用集成学习思想,构建多个模块,考虑收发机位置、发射频率与建筑...
关键词：射线跟踪 UAV 空对地信道参数预测 RF-GBDT 集成学习 
基于信道参数与频率联合估计的PCMA信号单通道盲分离
《电讯技术》2024年第9期1474-1479,共6页李雨 
在成对载波多址信号的单通道盲分离过程中,通常需要将两路信号的频偏、初相、时延和成形滤波器的综合影响作为信道参数进行估计,因此即使在恒参信道下,频偏误差的存在也会导致信道参数的动态变化。目前的盲分离方法一般采用最小均方(Lea...
关键词：成对载波多址(PCMA) 单通道盲分离 信道跟踪 自适应滤波 扩展卡尔曼滤波 
多用户大规模MIMO-OTFS信道参数估计方法
《陆军工程大学学报》2024年第4期1-9,共9页许魁 张咪 夏晓晨 刘洋 谢威 邓诚 
国家自然科学基金(62071485,62471488,62271503,62171119);江苏省自然科学基金(BK20231485);江苏省基础研究计划(BK20192002)。
高速移动环境会导致信道的双弥散效应,给无线通信系统带来巨大挑战。正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制通过将时-频域的双弥散信道转换为时延-多普勒域的平坦衰落信道,能够有效缓解双弥散信道带来的频率和时间选...
关键词：大规模多输入多输出 正交时频空间调制 信道估计 稀疏贝叶斯学习 信道结构共稀疏 
基于GAPSO优化的神经网络无线信道参数预测被引量：2
《无线电工程》2023年第12期2944-2950,共7页胡喆馨 卜凡亮 丁丹丹 
针对复杂环境中无线信道参数的预测问题展开深入研究,基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法联合优化的神经网络预测...
关键词：信道参数 空间交替广义期望最大化算法 反向传播神经网络 遗传算法 粒子群算法 
OTFS系统信道参数迭代估计算法被引量：1
《北京邮电大学学报》2023年第4期52-57,共6页常琪卿 王森 金婧 李逸潇 龙航 
国家自然科学基金项目(61931005);北京邮电大学-中国移动研究院联合创新中心资助项目。
针对高时延、高多普勒频偏的时频双选信道环境,提出一种基于正交时频空(OTFS)系统的时频域信道参数迭代估计算法。利用时频域信道矩阵可以表示为多普勒频偏矩阵、信道复增益矩阵和时延矩阵三者乘积的性质,迭代更新各径多普勒频偏和时延...
关键词：正交时频空 信道估计 参考信号 
短波数字信道化通信探测一体化快速建链方法被引量：5
《通信学报》2023年第1期89-102,共14页李国军 向翠玲 叶昌荣 王尊立 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2019YFC1511300,No.2019YFC1511301,No.2019YFC1511303,No.2019YFC1511305);国家自然科学基金资助项目(No.U22A2006);重庆市基础研究与前沿探索基金资助项目(No.cstc2021ycjh-bgzxm0072)。
针对短波通信传统自动链路建立技术选频准确性低、建链效率低、资源利用率低等问题,提出一种基于短波数字信道化接收的通信探测一体化快速建链方法。利用数字信道化技术实现短波全频段并行接收。设计了通信探测一体化波形,解决建链过程...
关键词：短波通信 数字信道化 快速建链 通信探测一体化 信道参数估计 
面向5G广播的传输参数快速预测方法
《数字通信世界》2022年第6期10-13,共4页胡睿 
第五代移动通信技术(5G)为广电媒体融合发展提供了所需的技术支持,被广泛应用于广电行业,使广电媒体发生很大变化。毫米波大规模多输入多输出(MIMO)作为5G的一项核心技术,其通信系统性能的提升依赖于信道参数信息,因此实现精确的信道参...
关键词：毫米波 MIMO系统 多维信号模型 信道参数 估计精度 
基于卷积神经网络的5G无线信道参数学习方法被引量：4
《武汉科技大学学报》2022年第2期149-154,共6页黄骏 唐慧 柴利 
国家自然科学基金资助项目(61800339,61625305).
深度学习是解决5G无线信道建模中参数学习问题的有效手段,但学习网络的超参数选择对网络性能的影响较大,而常规的手动调参方法往往难以达到令人满意的学习效果,为此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的5G无线信道参数学习方法,其中CNN网络...
关键词：5G无线通信 信道建模 信道参数 卷积神经网络 贝叶斯优化 超参数 深度学习 
基于单源最优路径的NOMA中继选择与协作传输被引量：3
《系统工程与电子技术》2022年第1期292-298,共7页陆音 汪高瑜 杨楚瀛 杨凌青 赵坤 朱洪波 
国家自然科学基金(61271236,61871446);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA510004);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0239,KYCX19_0943);南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放研究基金(JZNY202114)资助课题。
目前,在非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)中继通信的研究中,中继用户的选择是随机的,并没有考虑中继节点之间信道条件的差异。为了得到信道条件较好的中继用户,提出一种基于单源最优路径的中继选择策略,从基站广...
关键词：非正交多址接入 中继选择 单源最优路径 信道参数 
基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进
《科学技术与工程》2021年第26期11191-11197,共7页何晨昊 齐丽娜 
国家自然科学基金(61427801)。
在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种...
关键词：空间交替广义期望最大算法 信道参数估计 初始化方法 低功率径 噪声消除 
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