0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سیزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
A Deep Neural Network-based Method for MmWave Time-varying Channel Estimation
نویسندگان :
Amirhossein Molazadeh
1
Zahra Maroufi
2
Mehrdad Ardebilipour
3
1- دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
2- دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
3- دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
کلمات کلیدی :
mmwave communication،hybrid beamforming،machine learning،channel estimation،deap neural network
چکیده :
A time-varying channel model makes estimating the channel coefficients challenging for the millimeter wave (mmWave) multi user multi-input multi-output (MIMO) communication, attributable to the many coefficients that have to be estimated with a limited number of measurements as well as the severe propagation loss experienced by the mmWave band. Thus, it is proposed to divide the channel estimation in time-varying mmWave systems in two stages, using a frame structure and assuming that angles of arrival/departure (AoAs/AoDs) vary much more slowly than path gains. MmWave channels have a sparse nature that is leveraged in the first stage to formulate the estimate of AoAs/AoDs as a block-sparse signal recovery problem. By the obtained estimate of the AoAs/AoDs, in the second stage the beamforming that maximize the desired pilot power is utilized in order to measure the path gains accurately. In this article, we propose the Deep Neural Network based Angle Estimation (DNNAE) algorithm by defining a deep neural network structure with appropriate input and output. Accordingly, we provide a method based on machine learning to increase the accuracy of channel AoDs/AoAs estimation. Therefore, without the need to update the angle grid area and with low complexity, we obtain a suitable estimation accuracy. Simulation results demonstrate that with the proposed DNNAE scheme, we outperform the previously proposed Adaptive Angle Estimation (AAE) algorithm despite the much lower computational complexity.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Energy-Saving for User-Centric Dynamic 5G HetNets Using DRL Method
Erfan Rasti - Mohammad Ali Arami - Abbas Mohammadi
مروری بر تشخیص جامعه در شبکه های اجتماعی
صفورا اخلاقی - محمدباقر منهاج - بهروز معصومی
استفاده از هوش مصنوعی در فضای آموزش عالی: آن روی سکه
محمدمتین لیث صفار - عسل آغاز
کشف برخط تقلب پیشنهاد ساختگی (Bid-Shielding) در مناقصه و مزایدههای الکترونیکی هلندی با رویکرد تحلیل شبکه اجتماعی
فاطمه الثلایا - دکتر سید علیرضا هاشمی گلپایگانی فاطمه الثلایا - سید علیرضا هاشمی گلپایگانی -
Aspect-Based Sentiment Analysis of After-Sales Service Quality: A Case Study of Snowa and Competitors Using Digikala Reviews
Safiyeh Samadanian - Marjan Kaedi
مکانیابی بهینه آلودگی در شبکههای توزیع آب با استفاده از تکنولوژی اینترنت اشیاء بر مبنای پیشبینی سری زمانی چند متغیره
زینب محزون - امید بوشهریان
Benchmarking Embedding Models for Persian-Language Semantic Information Retrieval
Mahmood Kalantari - Mehdi Feghhi - Nasser Mozayani
طرحی برای تبدیل نمودارهای رفتاری BPMN به نمودار UML و تولید کد از آن
مهدیس صفری - احمد عبدالله زاده بارفروش
Mode Selection and Resource Allocation in D2D-Enabled MC-NOMA using Matching Theory
Alireza Gholamrezaee - Hamid Farrokhi - Javad Zeraatkar Moghaddam
طبقه بندی روش های شناسایی داده های تکراری در جهت تسهیل فرایند پاکسازی داده ها
مهدی جعفری - احمد عبدالله زاده بار فروش
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2