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Imperfect Channel State Information of AF and DF Energy Harvesting Cooperative Networks 被引量:2
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作者 Hoang-Sy NGUYEN Anh-Hoa BUI +1 位作者 Dinh-Thuan DO Miroslav VOZNAK 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第10期11-19,共9页
Wireless information and powered transfer networks(WIPT) has recently been implemented in 5th generation wireless networks. In this paper, we consider half-duplex relaying system in which the energy constrained relay ... Wireless information and powered transfer networks(WIPT) has recently been implemented in 5th generation wireless networks. In this paper, we consider half-duplex relaying system in which the energy constrained relay node collects energy via radio frequency(RF) signals from the surrounding resources. Regarding energy harvesting protocol, we propose power time switching-based relaying(PTSR) architecture for both amplify-and-forward(AF) and decode-and-forward(DF). Especially, we reveal the analytical expressions of achievable throughput, ergodic capacity and energy-efficient in case of imperfect channel state information(CSI) for both AF and DF network. Through numerical analysis, we analyse the throughput performance, energy-efficient and ergodic capacity for different parameters, including power splitting ratio and energy harvesting time. Moreover, we also depict the performance comparison between AF and DF network with perfect and imperfect CSI. The results in numerical analysis reveal that the result of AF relaying network is less significant than DF relaying network in the various scenarios. 展开更多
关键词 AMPLIFY-AND-FORWARD DECODE-AND-FORWARD energy harvesting THROUGHPUT channel state information(csi)
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Network coding with diversity and outdated channel state information
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作者 Tong CHEN Kanapathippillai CUMANAN +1 位作者 Zhiguo DING Guiyun TIAN 《Journal of Modern Transportation》 2012年第4期261-267,共7页
Physical-layer network coding (PNC) has the potential to significantly improve the throughput of wireless networks where the channels can be modeled as additive white Gaussian noise (AWGN) channel. As extending to... Physical-layer network coding (PNC) has the potential to significantly improve the throughput of wireless networks where the channels can be modeled as additive white Gaussian noise (AWGN) channel. As extending to mul- tiple channels, this technique requires both amplitude and phase compensation at each transmitter and will lead to inef- ficient systems yielding no diversity even with perfect channel state information (CSI). In order to avoid these limita- tions, we apply network coding with diversity (NCD) to achieve a form of selection diversity and extend NCD to coop- erative multiple access channels in this paper. However, in practical wireless communication systems, the CSI could become outdated due to the difference between the CSI used in the relay selection and data transmission phases. Hence, the selected relay may not be the best one during data transmission phase due to the dynamic change in the wireless channels. Therefore, we first explore the relation between the present and past CSIs. Exploiting this relationship, the NCD scheme with outdated CSI is investigated based on the past CSI. To evaluate the performance of this scheme, an information-theoretic metric, namely the outage capacity, is studied under this condition. 展开更多
关键词 network coding with diversity (NCD) cooperative multiple access channels channel state information csi
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Device-Free Through-the-Wall Activity Recognition Using Bi-Directional Long Short-Term Memory and WiFi Channel State Information
3
作者 Zi-Yuan Gong Xiang Lu +2 位作者 Yu-Xuan Liu Huan-Huan Hou Rui Zhou 《Journal of Electronic Science and Technology》 CAS CSCD 2021年第4期357-368,共12页
Activity recognition plays a key role in health management and security.Traditional approaches are based on vision or wearables,which only work under the line of sight(LOS)or require the targets to carry dedicated dev... Activity recognition plays a key role in health management and security.Traditional approaches are based on vision or wearables,which only work under the line of sight(LOS)or require the targets to carry dedicated devices.As human bodies and their movements have influences on WiFi propagation,this paper proposes the recognition of human activities by analyzing the channel state information(CSI)from the WiFi physical layer.The method requires only the commodity:WiFi transmitters and receivers that can operate through a wall,under LOS and non-line of sight(NLOS),while the targets are not required to carry dedicated devices.After collecting CSI,the discrete wavelet transform is applied to reduce the noise,followed by outlier detection based on the local outlier factor to extract the activity segment.Activity recognition is fulfilled by using the bi-directional long short-term memory that takes the sequential features into consideration.Experiments in through-the-wall environments achieve recognition accuracy>95%for six common activities,such as standing up,squatting down,walking,running,jumping,and falling,outperforming existing work in this field. 展开更多
关键词 Activity recognition bi-directional long short-term memory(Bi-LSTM) channel state information(csi) device-free through-the-wall.
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Outage performance of cognitive multisource multidestination relay networks with imperfect channel state information and interference from primary transmitter
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作者 Liu Shuai Sun Dechun +3 位作者 Liu Zujun Yi Kechu Yang Hong Wang Kan 《High Technology Letters》 EI CAS 2019年第4期369-377,共9页
Given imperfect channel state information(CSI)and considering the interference from the primary transmitter,an underlay cognitive multisource multidestination relay network is proposed.A closed-form exact outage proba... Given imperfect channel state information(CSI)and considering the interference from the primary transmitter,an underlay cognitive multisource multidestination relay network is proposed.A closed-form exact outage probability and asymptotic outage probability are derived for the secondary system of the network.The results show that the outage probability is influenced by the source and destination number,the CSI imperfection as well as the interference from the primary transmitter,while the diversity order is independent of the CSI imperfection and the interference from the primary transmitter,yet it is equal to the minimum of the source and destination number.Moreover,extensive simulations are conducted with different system parameters to verify the theoretical analysis. 展开更多
关键词 outage performance cognitive network channel state information(csi) primary transmitter
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A joint optimization scheme of resource allocation in downlink NOMA with statistical channel state information
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作者 XU Lei LI Weifeng +3 位作者 YAO Yijing CHANG Jing FANG Hongyu LI Xiaohui 《High Technology Letters》 EI CAS 2022年第1期107-114,共8页
In a real communication scenario,it is very difficult to obtain the real-time channel state infor-mation(CSI)accurately,so the non-orthogonal multiple access(NOMA)system with statistical CSI has been researched.Aiming... In a real communication scenario,it is very difficult to obtain the real-time channel state infor-mation(CSI)accurately,so the non-orthogonal multiple access(NOMA)system with statistical CSI has been researched.Aiming at the problem that the maximization of system sum rate cannot be solved directly,a step-by-step resource allocation optimization scheme based on machine learning is proposed.First,in order to achieve a trade-off between the system sum rate and user fairness,the system throughput formula is derived.Then,according to the combinatorial characteristics of the system throughput maximization problem,the original optimization problem is divided into two sub-problems,that are power allocation and user grouping.Finally,genetic algorithm is introduced to solve the sub-problem of power allocation,and hungarian algorithm is introduced to solve the sub-problem of user grouping.By comparing the ergodic data rate of NOMA users with statistical CSI and perfect CSI,the effectiveness of the statistical CSI sorting is verified.Compared with the orthogonal multiple access(OMA)scheme,the NOMA scheme with the fixed user grouping scheme and the random user grouping scheme,the system throughput performance of the proposed scheme is signifi-cantly improved. 展开更多
关键词 non-orthogonal multiple access(NOMA) channel state information(csi) user grouping power allocation THROUGHPUT
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基于CSI商联合AOA的增强型指纹定位方法
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作者 刘影 徐少锋 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期70-79,共10页
针对当前指纹定位技术需要基于多个接入点(AP)被动定位,导致单AP室内场景使用受限的问题,提出一种信道状态信息(CSI)商联合到达角(AOA)的室内指纹定位方法:指出技术关键是利用单链路上的多维信号参数来构建指纹模型;利用多进多出(MIMO)... 针对当前指纹定位技术需要基于多个接入点(AP)被动定位,导致单AP室内场景使用受限的问题,提出一种信道状态信息(CSI)商联合到达角(AOA)的室内指纹定位方法:指出技术关键是利用单链路上的多维信号参数来构建指纹模型;利用多进多出(MIMO)系统空间分集,构建CSI商以获得更稳健的CSI指纹信号,并结合多信号分类(MUSIC)算法原理设计一种多载波AOA指纹表示方法,该方法与原始CSI指纹相比具有区分性;然后为了解决单AP的AOA指纹对称性问题,将CSI商与AOA指纹相结合,得到新的指纹,通过机器学习的方法进行目标位置匹配。实验结果表明,本方法在空教室和实验室环境下的定位准确率分别达到98.96%和97.08%,平均定位误差分别为0.46 m和0.68 m,具有较高的定位性能。 展开更多
关键词 无源定位 到达角(AOA)估计 信道状态信息(csi) 位置指纹 指纹库
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一种融合5G CSI和地磁的集成学习定位方法
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作者 程振豪 赵冬青 +2 位作者 郭文卓 赖路广 李林阳 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期12-16,共5页
针对深度学习算法在多传感器融合定位中容易出现的局部收敛、异质融合性能不佳等问题,本文提出了一种集成双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的多输入卷积神经网络(CNN)的室内定位算法。该算法首先对5G信道状态信息(CSI)和地磁数... 针对深度学习算法在多传感器融合定位中容易出现的局部收敛、异质融合性能不佳等问题,本文提出了一种集成双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的多输入卷积神经网络(CNN)的室内定位算法。该算法首先对5G信道状态信息(CSI)和地磁数据分别进行预处理;然后各自基于独立的分支网络进行离线训练,同时提取指纹数据的空间特征和时序特征,追加注意力机制层;最后在全连接层实现了异质传感器数据的融合定位。在会议室和教学楼大厅的试验结果表明,平均定位误差分别为0.95和1.84 m,相比误差反向传播网络(BPNN)分别提高了48.9%和42.7%,定位精度和系统稳定性均大幅提升。 展开更多
关键词 室内定位 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆神经网络(BiLSTM) 注意力机制 信道状态信息(csi)
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RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法 被引量:2
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作者 刘方家 廖子俊 +1 位作者 张赫航 韩静瑶 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期328-336,共9页
针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统... 针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。 展开更多
关键词 室内定位技术 接收信号强度指示(RSSI) 信道状态信息(csi) 加权K近邻(WKNN)算法
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RIS辅助MIMO NOMA系统中利用统计CSI的下行传输方法
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作者 陆佳程 王斌 +1 位作者 张军 倪艺洋 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1257-1265,共9页
针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RI... 针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式;然后,在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下,通过最大化确定性大系统近似和速率,利用统计CSI,分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵。仿真结果表明,所推导的近似表达式具有很好的近似效果,所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率。 展开更多
关键词 统计信道状态信息 非正交多址接入 可重构智能反射表面 发送协方差 大维随机矩阵理论
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基于特征融合的大规模MIMO系统CSI反馈
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作者 安永丽 蔡浩然 +1 位作者 胡泽冰 纪占林 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第3期1-7,共7页
信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销... 信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销,提高反馈精度,采用深度学习方法,提出了一种基于特征融合的CSI反馈网络(Feature Fusion Net,FFNet)。利用基于注意力机制的特征融合在编码器中融合不同尺度的CSI特征,并在解码器中使用多通道多分辨率卷积网络以及通道重排,从而高精度地重建压缩后的CSI。仿真结果表明,与几种经典的深度学习CSI反馈方法相比,在室内和室外信道条件下,均具有更高的反馈精度。 展开更多
关键词 大规模MIMO 信道状态信息 深度学习 卷积神经网络 特征融合
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多用户MIMO-OFDM系统低速率CSI反馈方法及信道容量分析 被引量:9
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作者 张一衡 崔琪楣 陶小峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2188-2192,共5页
该文针对闭环多用户MIMO-OFDM系统提出一种基于线性预测的低速率CSI(Channel State Information)反馈方法。根据相关带宽将OFDM子载波划分成多个子带,移动台对每个子带的CSI作线性预测,并对预测误差进行量化编码后反馈给基站;基站使用... 该文针对闭环多用户MIMO-OFDM系统提出一种基于线性预测的低速率CSI(Channel State Information)反馈方法。根据相关带宽将OFDM子载波划分成多个子带,移动台对每个子带的CSI作线性预测,并对预测误差进行量化编码后反馈给基站;基站使用相同的线性预测滤波器将反馈来的预测误差恢复成CSI,然后在每个子带上通过迫零-波束赋形实现多用户空间复用。同时,该文还在采用注水定理分配发射功率的条件下,从理论上分析了下行链路信道容量。数值仿真结果显示,每个反馈数据的实部或虚部仅用1bit量化时,本方法仍能够以较高的精度恢复CSI。与目前3GPP LTE标准所采用的基于码书的反馈方案相比,该方法能够在反馈开销相同情况下,有效地抑制同信道干扰,大幅提高系统容量。 展开更多
关键词 MIMO-OFDM 子带 线性预测 信道状态信息 反馈
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基于高阶累积量和改进GRNN的CSI手臂行为识别 被引量:2
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作者 李新春 谷永延 +3 位作者 黄朝晖 纪小璐 魏武 孟硕 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2022年第2期331-340,共10页
为了挖掘信道状态信息(channel state information, CSI)在手臂行为识别中的非线性深层特征,提高识别准确度,提出了一种基于高阶累积量和改进广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的CSI手臂行为识别算法。离... 为了挖掘信道状态信息(channel state information, CSI)在手臂行为识别中的非线性深层特征,提高识别准确度,提出了一种基于高阶累积量和改进广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的CSI手臂行为识别算法。离线阶段,将在不同手臂动作下采集的细粒度CSI幅度和相位差作为基信号,并利用平均绝对偏差改进的spearman rank相关系数选择敏感性强的子载波;针对CSI中的非线性非高斯信息,在所选子载波中提取高阶累积量特征;在灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)优化的GRNN神经网络中训练出能有效处理非线性问题的GWO-GRNN动作识别模型。在线阶段,利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行手臂动作的判别。通过仿真实验验证,该算法的手臂行为识别准确度为95.83%,高于目前相关算法所达到的准确度,具有明显的识别优势。 展开更多
关键词 手臂行为识别 信道状态信息(csi) 子载波选择 高阶累积量 广义回归神经网络(GRNN)
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不完全CSI下协作空间调制系统中继选择及分析 被引量:1
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作者 李彤 仇润鹤 《通信技术》 2021年第2期374-383,共10页
提出了一种基于位置信息的中继选择方案,并将该方案应用于不完全信道状态信息下的协作空间调制系统中。在该系统中,对源节点使用空间调制技术,应用所提出的方案每时隙在全部中继中选择最接近源节点和目的节点间中点的一个中继进行放大转... 提出了一种基于位置信息的中继选择方案,并将该方案应用于不完全信道状态信息下的协作空间调制系统中。在该系统中,对源节点使用空间调制技术,应用所提出的方案每时隙在全部中继中选择最接近源节点和目的节点间中点的一个中继进行放大转发,目的节点采用了最大似然检测技术对接收信号进行检测。利用检测结果,运用矩生成函数法对系统成对错误概率和理论平均误比特率的上界进行分析,并在此基础上得出了高信噪比下的渐近表达式。使用MATLAB对以上分析进行了蒙特卡洛仿真,分析了信道估计误差的方差为固定值和随着信噪比增大而减小的可变值时对系统误比特率的影响,验证了所提方案的有效性。 展开更多
关键词 空间调制 放大转发 不完全信道状态信息 中继选择 误比特率
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基于GMM-DBC的CSI室内定位算法 被引量:1
14
作者 李新春 李莹 《全球定位系统》 CSCD 2023年第1期117-124,共8页
针对贝叶斯室内定位技术存在定位精度低及时间复杂度较高的问题,提出了一种基于高斯混合模型和密度聚类(GMM-DBC)的信道状态信息(CSI)定位算法.通过对分模型参数的初次估计构建GMM概率分布模型并进行误差计算;引入确定分模型个数(DSM)策... 针对贝叶斯室内定位技术存在定位精度低及时间复杂度较高的问题,提出了一种基于高斯混合模型和密度聚类(GMM-DBC)的信道状态信息(CSI)定位算法.通过对分模型参数的初次估计构建GMM概率分布模型并进行误差计算;引入确定分模型个数(DSM)策略,结合误差计算结果更新GMM模型参数,减小由模型精度引起的定位误差;基于不同参考点的分布特征,判断参考点间紧密程度,将紧密相连的参考点划为一类,减小搜索范围,降低时间复杂度;根据分簇结果,利用改进的贝叶斯概率算法进行权值计算,得到最终定位结果.实验结果表明:所提算法能较好地提高定位精度,降低时间复杂度. 展开更多
关键词 室内定位 信道状态信息(csi) 贝叶斯概率算法 高斯混合模型 密度聚类(DBC)
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一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法
15
作者 冉晓旻 童珉 莫有权 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1136-1139,1151,共5页
现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻... 现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度;然后,通过协作证据积累过程,生成多个协同簇。仿真结果表明,该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法,算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小,收敛速度快,适用于实际系统。 展开更多
关键词 协同度 动态分簇 信道状态信息 近邻传播
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CSI完备性对自适应MIMO-OFDM系统性能的影响分析
16
作者 张皓 张文强 伍云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期5854-5857,共4页
针对MIMO-OFDM系统的自适应算法建立了性能评估模型,推导了非自适应和自适应条件下系统的频谱效率,研究了信道状态信息(CSI)的完备性对2×2 MIMO-OFDM系统性能的影响。理论分析和仿真结果表明MIMO-OFDM系统对信道估计误差和时延有... 针对MIMO-OFDM系统的自适应算法建立了性能评估模型,推导了非自适应和自适应条件下系统的频谱效率,研究了信道状态信息(CSI)的完备性对2×2 MIMO-OFDM系统性能的影响。理论分析和仿真结果表明MIMO-OFDM系统对信道估计误差和时延有着一定的鲁棒性,但在条件较恶劣时频谱效率还是会受到较大影响,进而提出了不完备CSI情况下的应对策略。 展开更多
关键词 自适应 频谱效率 信道状态信息 多输入多输出正交频分复用
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基于Outdated CSI固定增益放大转发协作通信系统性能分析
17
作者 钟斌 逯迅 +2 位作者 欧阳方恒 席在芳 唐志军 《常州大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第6期69-75,共7页
通过考虑过时的信道状态信息对固定增益放大转发协作通信系统的性能影响展开研究。在假设所有信道服从独立同分布瑞利衰落条件下,率先推导出中继选择协作通信系统的接收信噪比的概率分布。由此,推导出中断概率、比特错误概率和平均信道... 通过考虑过时的信道状态信息对固定增益放大转发协作通信系统的性能影响展开研究。在假设所有信道服从独立同分布瑞利衰落条件下,率先推导出中继选择协作通信系统的接收信噪比的概率分布。由此,推导出中断概率、比特错误概率和平均信道容量的闭式表达式。数值分析表明,固定增益放大中继选择方案的性能受到中继节点数目、信道相关系数和端对端信噪比的影响。此外,所提方案比传统的机会选择方案反馈负载减少50%,能很好地实现复杂度与系统性能的折衷。 展开更多
关键词 协作通信 固定增益放大转发 过时的信道状态信息 中继选择
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基于不完全CSI的D2D通信平均总和速率优化
18
作者 邱斌 陈文鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期101-104,共4页
针对不完全CSI下Cellular-D2D通信系统中,蜂窝用户与D2D用户频谱复用带来的共道干扰问题,提出以最大化平均总和速率为优化目标的D2D用户接入策略。利用随机几何理论建立Cellular-D2D中的共道干扰模型,通过一阶自回归模型刻画不完全CSI特... 针对不完全CSI下Cellular-D2D通信系统中,蜂窝用户与D2D用户频谱复用带来的共道干扰问题,提出以最大化平均总和速率为优化目标的D2D用户接入策略。利用随机几何理论建立Cellular-D2D中的共道干扰模型,通过一阶自回归模型刻画不完全CSI特性,同时利用D2D用户间的距离变化刻画D2D链路的动态时变特性。利用詹森(Jensen)不等式得到D2D链路的平均总和速率封闭表达式,进而得到D2D用户接入密度的最优解。仿真实验表明,该策略具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 D2D通信 共道干扰 不完全信道状态信息 平均和速率 时变信道 随机理论
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变化信道稀疏度的CSI反馈方法
19
作者 邵凯 张雅洁 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2023年第5期838-846,共9页
在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,压缩感知(compressed sensing,CS)技术常用于具有稀疏特性的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈。针对CS重构时信道稀疏度通常未知的问题,基于深度展... 在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,压缩感知(compressed sensing,CS)技术常用于具有稀疏特性的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈。针对CS重构时信道稀疏度通常未知的问题,基于深度展开技术提出了一种变化信道稀疏度的CSI反馈方法(a CSI-feedback method for varying channel sparsity,AVCS)。AVCS将信道稀疏度作为训练参数,学习得到通用的网络架构。随着天线数量增大导致信道(矩阵)维度激增,学习网络所得的相互抑制矩阵会呈现二次增长问题,AVCS利用相互抑制矩阵托普利兹(Toeplitz)特性设计了降维卷积网络,解决CSI反馈时的计算复杂度问题。仿真结果表明,所提方法提高了在大规模MIMO系统下CSI重构的适用性,减少了反馈开销且对信道稀疏度具有鲁棒性。 展开更多
关键词 信道状态信息(csi) 压缩感知(CS) 大规模输入多输出(MIMO) 深度学习 变化稀疏度 计算复杂度
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基于CSI-XGBoost的高精度WiFi室内定位算法 被引量:12
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作者 张玄黎 修春娣 +1 位作者 王延昭 杨东凯 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2536-2544,共9页
考虑到室内环境的复杂性和多径效应对Wi Fi指纹定位性能的影响从Intel5300无线网卡中提取信道状态信息(CSI),利用修正后的CSI幅值和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升(XGBoost)算法构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。... 考虑到室内环境的复杂性和多径效应对Wi Fi指纹定位性能的影响从Intel5300无线网卡中提取信道状态信息(CSI),利用修正后的CSI幅值和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升(XGBoost)算法构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。进一步通过实测数据分析了采样间隔、室内视距(LOS)和非视距(NLOS)环境、缺失值和数据维度等因素对所提算法定位性能的影响。实际室内环境下的实验结果表明,本文算法受NLOS影响较小,对室内复杂环境有很强的鲁棒性;此外,该算法能够很好地处理高维稀疏数据,解决CSI指纹特征的"误匹配"问题,且对缺失数据不敏感,定位准确度优于90%。 展开更多
关键词 室内定位 信道状态信息(csi) 指纹匹配 极限梯度提升(XGBoost) 相位延拓
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