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联合BP神经网络与基扩展模型的信道预测算法被引量：4: 2023年; 针对高速移动的多输入多输出正交频分复用系统,提出了一种低复杂度的联合反向传播(BP)神经网络与基扩展模型的时变信道预测算法。为了降低计算复杂度,采用基扩展模型对信道进行建模,并通过对信道基系数进行线下训练与线上预测以获取未来时刻的信道信息。在线下训练中,首先基于历史接收的导频信号获取信道的基系数估计;然后构造训练样本,并将其送入BP神经网络训练中,以获取信道预测网络模型。在线上预测时,基于训练得到网络模型与历史基系数估计,从而获取未来时刻的时域信道。仿真实验结果表明,所提算法的计算复杂度较低,且预测精度较高,适用于未来高速移动环境下时变信道信息的高效获取。; 杨丽花聂倩呼博江婷; 关键词：基扩展模型反向传播神经网络

基于基扩展模型的FBMC-OQAM系统信道拟合与估计方法: 基于基扩展模型的FBMC‑OQAM系统信道拟合与估计方法，为解决FBMC‑OQAM系统双选信道估计结果准确度低、浪费通信资源、通信质量难以保障的问题。基于离散随机优化算法确定FO系统的导频结构，调制由FO导频符号、FO全...; 王英国强项建弘郝黎宏蒋涵宇徐昊王敏慧刘婷臧云升霍福瑞

基于基扩展模型的FBMC-OQAM系统信道拟合与估计方法: 基于基扩展模型的FBMC‑OQAM系统信道拟合与估计方法，为解决FBMC‑OQAM系统双选信道估计结果准确度低、浪费通信资源、通信质量难以保障的问题。基于离散随机优化算法确定FO系统的导频结构，调制由FO导频符号、FO全...; 王英国强项建弘郝黎宏蒋涵宇徐昊王敏慧刘婷臧云升霍福瑞

基于基扩展模型的UKF-RTSS高可靠鲁棒V2V信道估计被引量：3: 2022年; 车联网应用场景对无线通信在带宽、时延、可靠性方面提出了更高的需求,特别是车辆对车辆(Vehicle to Vehicle,V2V)场景。针对V2V高速移动场景,时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战,该文提出了一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的UKF-RTSS(Unscented Kalman Filter-Rauch-Tung-Striebel Smoother)信道估计方法。该方法采用BEM拟合快时变信道,将信道参数的估计转化为基函数系数的估计;通过无迹卡尔曼滤波(UKF),联合估计数据处信道冲激响应与时域自相关系数,用于追踪快时变的信道响应。为了进一步提升信道估计的精度,引入RTSS对后向信道状态信息进行信道估计和插值,与UKF构成了“滤波和平滑”结构的UKF-RTSS联合估计器。系统仿真分析表明,在不同速度的快时变条件下,所提方法相比其他经典方法具有更高的信道估计精度和鲁棒性,特别适用于车联网下的无线通信场景。; 廖勇陈颖; 关键词：信道估计基扩展模型无迹卡尔曼滤波

基于基扩展模型的OFDM信道估计研究: 正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)技术对于多径衰落有较强的抵抗能力，并且有着较高的频谱利用率，因此常被用于高速系统的传输方案，并在2018年发布的5G...; 宋永兴; 关键词：正交频分复用基扩展模型载波间干扰噪声消除

一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法: 本发明公开了无线通信技术领域内的一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法,包括以下步骤：步骤1，根据历史时刻的信道信息获取信道的相关矩阵；步骤2，对相关矩阵进行特征值分解，获得最优基函数；步骤3，利用基扩展模型对信道进...; 杨丽花聂倩呼博任露露杨钦

基扩展模型下基于LSTM神经网络的时变信道预测方法被引量：6: 2022年; 针对高速移动正交频分复用系统,提出了一种基扩展模型(basis expansion model,BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差,根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点,首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数,并利用该基函数对信道进行建模。然后,通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息,大大降低了计算复杂度。在线下训练中,将网络的逼近目标设置为信道估计值,而不是理想的信道信息,以增强预测模型的实用性。仿真结果表明,相比现有方法,新方法的计算复杂度较低,且预测精度较高。; 聂倩杨丽花呼博任露露; 关键词：基扩展模型

基于基扩展模型的改进正则化正交匹配追踪V2X 快时变SC-FDMA信道估计被引量：2: 2021年; 为了进一步提升车联万物(V2X)的通信性能,首先根据信道冲激响应的稀疏性建立了适用于高速移动场景的基扩展模型(BEM);其次,证明了BEM系数具有稀疏性,将信道估计问题转化为稀疏信号重构问题,进而提出基于BEM的改进正则化正交匹配追踪(iROMP)迭代稀疏信道估计算法(简称为BEM-iROMP算法)。所提算法通过iROMP获取BEM系数,利用反馈结果不断迭代以达到最优信道估计。仿真结果表明,与最小二乘法、线性最小均方误差和BEM-LS信道估计算法相比,所提算法能够有效提高V2X快时变信道下单载波频分多址系统的归一化均方误差和误码率性能。; 廖勇蔡志镕; 关键词：信道估计压缩感知基扩展模型单载波频分多址

基于基扩展模型的双扩展水声信道多普勒分集通信方法: 本发明提出一种基于基扩展模型的双扩展水声信道多普勒分集通信方法，该方法在发射端采用补零后缀重复码，在接收端采用基消除算法，将时变双扩展衰落信道分解为时不变频率选择性衰落子信道集合。而后，通过多通道判决反馈均衡器来收集多普...; 张玲玲韩晶张群飞唐成凯; 文献传递

一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法: 本发明公开了无线通信技术领域内的一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法,包括以下步骤：步骤1，根据历史时刻的信道信息获取信道的相关矩阵；步骤2，对相关矩阵进行特征值分解，获得最优基函数；步骤3，利用基扩展模型对信道进...; 杨丽花聂倩呼博任露露杨钦; 文献传递

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