TAILIEUCHUNG - Ước lượng kênh vô tuyến dùng deep learning cho hệ thống ghép kênh theo tần số trực giao

Bài viết Ước lượng kênh vô tuyến dùng deep learning cho hệ thống ghép kênh theo tần số trực giao trình bày ước lượng kênh cho hệ thống OFDM dùng DL. Kết quả cho thấy khi thông tin về kênh nhiều (số Pilot nhiều) thì phương pháp DL và MMSE tỉ lệ lỗi ký hiệu tốt như nhau, còn với LS thì kém hơn. Khi thông tin về kênh truyền ít (số Pilot ít) thì phương pháp DL có SER tốt hơn các phương pháp truyền thống. Như vậy khi các thông tin về kênh càng ít thì phương pháp DL càng hiệu quả. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 ƯỚC LƯỢNG KÊNH VÔ TUYẾN DÙNG DEEP LEARNING CHO HỆ THỐNG GHÉP KÊNH THEO TẦN SỐ TRỰC GIAO Mai Văn Lập Trường Đại học Thuỷ lợi email lapmv@ 1. GIỚI THIỆU CHUNG trong việc ước lượng kênh vô tuyến nhất là trong trường hợp có ít thông tin về kênh. Đối với truyền thông vô tuyến tín hiệu thu Trong bài báo này tác giả dùng kỹ thuật DL được phụ thuộc rất nhiều vào kênh truyền để ước lượng kênh vô tuyến cho hệ thống như nhiễu từ các tín hiệu khác tín hiệu bị ghép kênh phân chia theo tần số trực giao phản xạ tán xạ gọi là Fading đa đường và Orthogonal Frequency Division Multiplexing phụ thuộc vào tốc độ di chuyển của thiết bị - OFDM . thu so với thiết bị phát gây nên sự dịch tần Kỹ thuật OFDM là một loại điều chế đa sóng hiệu ứng Doppler . Kết quả là tín hiệu tại mang. Ưu điểm của kỹ thuật này là hiệu suất phía thu thu được rất nhiều dạng của tín hiệu phổ cao giảm nhiễu xuyên ký tự và hiệu ứng đa dẫn đến khó khôi phục lại tín hiệu ban đầu. đường khả năng chống lại nhiễu đồng kênh Để có thể thu lại tín hiệu thì phải biết mô băng thông hẹp trong hệ thống không dây. hình kênh truyền. Từ đó có các phương pháp OFDM đã và đang được áp dụng rộng rãi khôi phục lại tín hiệu. trong các hệ thống 4G thông tin quang Đối với kênh vô tuyến có một số mô hình DVB-T2 DVB-S2 IEEE Hiperlan2 kênh như Kênh tạp âm trắng cộng tính và tiêu chuẩn truy cập không dây băng thông AWGN - Additive White Gaussian Noise rộng IEEE 1 . kênh fading kênh fading Rayleigh kênh fading Rice. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Khi tín hiệu truyền qua kênh truyền thì sẽ bị suy hao để có thể bù lại những suy hao đó người Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu ta dùng các phương pháp ước lượng kênh. lý thuyết và mô phỏng hệ thống. Ước lượng kênh là thông qua mô hình kênh đáp ứng kênh từ đó dùng các kỹ thuật 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ước lượng để khôi phục các tín hiệu đã bị suy . Sơ đồ khối hệ thống hao do kênh truyền. Các bit dữ .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.