| 基于快速超分辨率重建与残差连接的信道估计 |
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| 引用本文： | 黄凤翔,段红光,刘何鑫.基于快速超分辨率重建与残差连接的信道估计[J].电讯技术,2024,64(5). |
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| 作者姓名： | 黄凤翔 段红光 刘何鑫 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学基金项目（cstc2019jcyj-msxmX0079） |
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| 摘 要： | 将信道估计视为低分辨率图像重建为高分辨率图像，借鉴图像超分辨重建思想，提出了一种基于快速超分辨重建及残差连接思想的信道估计方法——ResFSRNet。采用最小二乘法(Least Square,LS)计算单个正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)子帧中所有导频处的信道响应，将其视为小尺寸低分辨率“图像”作为神经网络输入，利用多个卷积层对其进行特征提取，且融入残差连接提升性能，最后通过转置卷积重构出完整OFDM子帧信道响应。在不同抽头延迟线信道环境中进行仿真，通过信道估计误差和链路误码率结果比较，表明ResFSRNet性能优于LS、实用信道估计及基于超分辨率重建的ChannelNet，且较ChannelNet在减少约99%计算量的前提下提高了约2 dB信道估计性能。
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| 关 键 词： | 信道估计 深度学习 超分辨率重建 残差连接 |
Channel Estimation Based on Fast Super-resolution Reconstruction and Residual Connection |
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| HUANG Fengxiang,DUAN Hongguang,LIU Hexin.Channel Estimation Based on Fast Super-resolution Reconstruction and Residual Connection[J].Telecommunication Engineering,2024,64(5). |
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| Authors: | HUANG Fengxiang DUAN Hongguang LIU Hexin |
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| Affiliation: | School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts andTelecommunications,Chongqing 400065,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | channel estimation deep learning super-resolution reconstruction residual connection |
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