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在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基站根据用户反馈的信道状态信息进行自适应编码调制以提高频谱效率,因此需要将用户侧估计到的信道状态信息反馈到基站。由于反馈过程存在的延迟会降低系统性能,因此在考虑延迟的情况下,对基于深度学习的信道状态信息自编码器CsiNet进行改进,使用下行信道的延迟状态信息作为信道状态信息自编码器的期望输出信号来对自编码器进行训练,减少了反馈延迟误差的影响。仿真结果表明,在延迟为1时隙时,所提方案的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为自回归-主成分分析方案、基于压缩感知的方案和基于卷积神经网络的CsiNet方案的1/8~1/7,并且随着时隙增加,NMSE性能提升越明显。 相似文献
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为建立更为准确的全覆盖、全应用、全频谱的5G无线信道模型,提出通过认知无线电与深度神经网络相结合的方法研究无线电波传播特性。根据传统无线传播模型并考虑到不同传播环境,根据信道大尺度衰落特性(包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落特性)的统计结果,通过BP算法提取特征,并应用FeatureTools进行深度特征综合建立特征方程,计算特征变量与传播损耗的相关系数,进行相关系数的置信区间及变量独立性检验,最终筛选出22个特征并排序。基于深度残差网络建立传播路径损耗的回归模型,结合批正则化过拟合测算平均接收功率,为建立更精确的无线信道模型提供了量化依据,并最终在测试数据集上取得均方根误差8.36(本地)和10.03(云端)的成绩,对工程实践具有较强的参考价值。 相似文献
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介绍了信道化接收机实现的方案和工作原理,并对其接收系统中重要部件——宽频带放大器做了重点介绍,针对低噪声和宽频带2个主要指标,采用平衡式放大器进行设计,最后给出了仿真结果。 相似文献
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数字中频接收机(DIFR)是对中频信号直接采样,其信道化功能由数字正交下变频器和数字滤波器来实现。因此,DIFR适用于接收和处理多载波、多模式信号,可解决很多种信号之间的互通互连问题。本文基于DIFR对动态范围、带宽、自动增益控制和高速信号采集等技术需求,优化设计了一种大动态宽带DIFR,给出了该系统的实现方案、各部分的参数分配及系统设计指标;给出了一种新型的数字自动增益控制(DAGC)实现电路,并提出了其控制算法。 相似文献