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5G通信系统中的信道估计研究

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摘要：现如今，机器学习技术与社会各领域广泛结合，机器学习嵌入于无线通信领域的创新研究也在蓬勃发展。较之4G通信系统，5G通信具有更高的传输速率、更大的带宽和广的覆盖范围，这给通信物理层各环节的实现带来的更大挑战。本文重点对5G通信系统中，利用物理下行共享信道上的解调参考信号进行信道估计的问题进行研究。本文尝试利用神经网络对信道的时频响应进行估计，提出了两种估计方案。这两种方案都将信道时频矩阵看作是一幅图像，利用图像恢复领域的算法来实现估计。方案一是将图像处理领域中的超分辨率算法SRCNN和去噪算法DnCNN迁移至信道估计上来，形成一个