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一种基于卷积神经网络的车辆通信信道估计算法: 本发明属于车辆通信中的信道估计领域，提出了一种基于卷积神经网络的车辆通信信道估计算法，旨在解决传统信道估计方法在车载环境下多径效应、噪声干扰及高计算复杂度等问题。该方法结合了深度超分辨率卷积神经网络VDSR和盲去噪卷积神...; 张昀张玉瑶蔡良隆孙洋卢宏宇

一种基于变分贝叶斯推断的RIS辅助大规模MIMO系统的信道估计算法: 本发明涉及无线通讯技术领域，具体为一种基于变分贝叶斯推断的RIS辅助大规模MIMO系统的信道估计算法，包括以下步骤：S1：通过参数设置，建立单个RIS辅助大规模MIMO的系统模型，确定大规模MIMO系统的发射天线、接收天...; 白雪梅王云鹏侯聪聪王澳张宇刘利民

基于逐尺度卷积的OFDM信道估计算法: 2025年; 针对快衰落信道环境下的无线通信正交频分复用系统中信道估计算法估计难度大、复杂度高等问题,提出一种轻量级的逐尺度卷积信道估计网络(scale-wise convolution channel estimation network,SCCENet)。对输入的信道状态信息矩阵下采样,构建多尺度特征金字塔,通过构建的逐尺度卷积部分以网络权重共享的方式对信道状态信息矩阵构成的多尺度特征金字塔进行不同尺度的特征融合,在不增加网络参数情况下增大感受野。仿真结果表明,该算法估计性能优于最小二乘算法,能以较低的估计复杂度取得相较于其它深度学习信道估计算法更低的估计误差。; 黄振国钱蓉蓉任文平朱雨佳陈锰; 关键词：信道估计 OFDM系统快衰落

双RIS辅助MIMO系统混合张量信道估计算法: 2025年; 为解决在双可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)系统中获取高维信道状态信息(Channel State Information,CSI)的挑战,提出了一种基于混合张量分解的多链路联合信道估计算法。首先,通过设计导频传输机制,将单反射链路和双反射链路的接收信号分别建模为平行因子模型和平行因子塔克(Tucker)张量模型,将信道估计问题转化为混合张量因子矩阵的拟合问题。然后,考虑到多条链路之间共享的CSI,采用一种基于交替最小二乘迭代算法来分解混合张量,以有效估计出因子矩阵。最后,通过对该混合张量进行唯一性分析,与传统的Khatri-Rao分解方法相比,所提方法具备更为灵活的参数设计特点。仿真实验结果表明,该方法能够在训练块数小于RIS单元数的情况下有效估计反射链路CSI。; 李双志邢益博雷豪杰; 关键词：多用户MIMO 信道估计

基于CBDNet的大规模MIMO系统信道估计算法: 2025年; 针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中基于深度学习的信道估计去噪网络对不同信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)范围适应能力较弱的问题,提出了一种基于卷积盲去噪网络(Convolutional Blind Denoising Network,CBDNet)的信道估计算法。根据大规模MIMO系统在角域信道上的稀疏特性,对传统的基于卷积神经网络的CBDNet中噪声水平子网络和非盲去噪子网络的网络结构进行了重新设计,有效提升了去噪网络对不同SNR的泛化能力。此外,在CBDNet模型的训练过程中,引入了残差学习和非对称学习的损失函数,显著改善了去噪网络的鲁棒性。仿真结果表明,与现存方案相比,所提算法具有更高的归一化均方误差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)性能。; 常文慧许鹏宁琦; 关键词：信道估计

超大规模太赫兹系统深度学习信道估计算法: 2025年; 为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计问题建模为图像恢复问题。在导频处采用最小二乘算法获得初始信道信息,并将其作为所提FPN-OTFN算法的输入,通过训练学习低精度信道图像和高精度图像间的映射关系,恢复出真实的信道状态信息。仿真实验结果表明,所提算法不仅继承了FPN框架的高效性、自适应性,同时对THz信道拥有较高的估计精度和良好的鲁棒性。; 于舒娟赵阳魏玉尧张昀高贵赵生妹; 关键词：信道估计图像恢复

基于改进CPD的RIS辅助毫米波OFDM系统信道估计算法: 2025年; 在无线通信领域,系统性能的优劣通常与无线信道的特性密切相关。精确掌握信道和信号参数对于提升信息传输的可靠性和效率至关重要,因此信道估计成为该领域的核心技术之一。由于无线信道的不可预测性以及信号在传输过程中涉及多个维度(如空间、时间、频率等),使得信道估计方法的设计变得异常复杂。近期研究表明,通过将这些多维度信号转换为张量并进行分析,可以显著降低信道估计的技术难度。探讨了信道估计算法的改进方法,特别是引入中心化处理作为数据预处理的一部分。中心化处理通过调整数据的均值来减少低频噪声,从而提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)。这不仅提升了信道估计的准确性,还降低了算法实现的复杂度,加快了模型的训练速度并提高了收敛效率。此外,还采用了因子分解的方法对张量进行分解,进一步降低了计算复杂度并提高了估计精度。仿真实验结果表明,改进后的算法不仅具有更高的准确度,而且在低SNR环境下表现出更优越的性能。; 任进李一博周培豫李玉宇; 关键词：正交频分复用技术信道估计

基于相关矩阵Toeplitz特性的5G终端基带信道估计算法设计: 2025年; 第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。; 冯雪林石晶林石晶林刘林; 关键词：信道估计动态范围

智能反射面辅助的环境反向散射通信系统信道估计算法研究: 2025年; 环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术,它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输,但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题,导致反射链路信号强度弱。为此,该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反射链路增益。然而,IRS与标签均为无源器件使得信道估计极具挑战性。为此,该文提出了一种IRS辅助的AmBC系统信道估计方案。首先,将信道分解为多个子信道,其中,反射链路的每个子信道对应一个IRS反射单元。然后,将最小二乘(LS)法作为估计准则,以最小化均方误差(MSE)为目标,探索了IRS反射模式与信道估计的联合设计。仿真结果表明,该信道估计方案具有良好的估计性能。; 徐勇军邱友静张海波; 关键词：信道估计

RIS信道估计算法的性能评估系统: 本申请适用于通信技术领域，提供了RIS信道估计算法的性能评估系统，包括：信号源模组、调制模组、RIS信道选择模组、解调模组和性能评估计算模组；调制模组用于对原始信号进行处理，得到目标调制信号；RIS信道选择模组用于提供R...; 徐晨孔邴楠冯纪强李飞鹏钟勤杨晓娟

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