基于生成对抗网络的RIS辅助系统信道估计算法

针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助的通信系统中难以获取准确信道状态信息(Channel State Information, CSI)的问题,提出一种基于条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)的深度学习算法,用于实现可重构智能表面辅助单输入多输出(Reconfigurable Intelligent Surface assisted-Single Input Multiple Output, RIS-SIMO)系统的上行信道估计。采用最小二乘(Least Squares, LS)估计算法进行信道的粗估计,进一步设计cGAN将信道估计问题建模为低分辨图像到高分辨图像的恢复问题,通过设计网络结构和改进损失函数来提高信道估计的精度。仿真实验表明,相比传统的LS算法以及基于卷积的深度残差网络(CNN based Deep Residual Network, CDRN)估计算法,所提算法具有更高的估计精度,且可以适应更少导频数目和更复杂的应用场景。     

面向光纤通信的大气激光应急通信系统设计

应急通信是指在突发事故造成通信中断或通信阻塞情况下的临时通信。结合应急通信的特点,给出一个面向光纤的大气激光应急通信系统,较为详细地说明了该系统中应急数字光端机的各模块功能,分析了PPM调制和锁相环原理和作用,最后指出了应急通信系统的应用前景。     

面向光纤通信的大气激光应急通信系统设计

应急通信是指在突发事故造成通信中断或通信阻塞情况下的临时通信。结合应急通信的特点,给出一个面向光纤的大气激光应急通信系统,较为详细地说明了该系统中应急数字光端机的各模块功能,分析了PPM调制和锁相环原理和作用,最后指出了应急通信系统的应用前景。     

同步CDMA系统中一种支持向量机的多用户检测器

支持向量机是一种建立在结构风险最小化原理之上的新的分类方法,与一些神经网络方法相比较他能更好地解决小样本问题。将支持向量机应用于同步信道多用户检测中,为研究CDMA多用户检测提供了一条新的途径,仿真结果表明其误码性能优于MMSE,逼近于单用户接收机。