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基于DFT的自分类神经网络信道估计

摘要

信道估计是指对数据发送所经过的信道的性能进行评估。MIMO OFDM(多输入多输出正交频分复用)系统在向接收端发送大量数据方面是非常有效的，但它也存在一些问题，如高放大噪声比等。在这种情况下，估计技术针对通过信道发送和接收的数据包定义了优化方法。DFT是一种有效的信道估计技术。本文重点介绍了基于DFT的信道估计技术，并与现有的MMSE、LS等估计技术进行了比较。本文还对今后信道估计技术的改进提出了建议。本文提出了一种类似细菌觅食优化的优化技术。本文主要研究现有的信道估计技术。本文还描述了信道估计的未来方面可能包括MMSE技术的变化。本文对神经网络的初始化进行了综述，通过神经网络的初始化可以进一步增强估计。

Navneet Kaur, Ramanpreet Kaur

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