【摘 要】
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针对FDD大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统,提出了一种新型的基于深度学习的压缩感知稀疏信道估计算法,即卷积重构网络(ConCSNet)。在不需要稀疏度的情况下,通过数据驱动的方式,利用ConCSNet求解从测量向量y到信号h的逆变换过程,从而解决压缩感知框架下的欠定最优化问题,实现对原始稀疏信道的重构。仿真结果表明,所提算法能更快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO系统的信道状态信息
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(No.2016YFF0102200),国家自然科学基金资助项目(No.51577046,No.51637004)。
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针对FDD大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统,提出了一种新型的基于深度学习的压缩感知稀疏信道估计算法,即卷积重构网络(ConCSNet)。在不需要稀疏度的情况下,通过数据驱动的方式,利用ConCSNet求解从测量向量y到信号h的逆变换过程,从而解决压缩感知框架下的欠定最优化问题,实现对原始稀疏信道的重构。仿真结果表明,所提算法能更快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO系统的信道状态信息。
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