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利用信道学习获取超蜂窝网络休眠基站的信道信息: 收藏
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引用; 《中国科学：信息科学》2017年第11期47卷 1583-1591页; 作者：邓瑞琛姜之源刘景初周盛牛志升清华大学电子工程系北京100084 清华大学信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084; 信道信息作为刻画无线信道状态的重要信息,在新一代基于大规模多天线技术的系统中扮演了极其重要的角色.而在超蜂窝架构中,业务基站需要动态休眠以提高系统的能效.当基站休眠时,传统的基于导频的信道信息获取方法无法使用.本文针对这一...; 信道信息作为刻画无线信道状态的重要信息,在新一代基于大规模多天线技术的系统中扮演了极其重要的角色.而在超蜂窝架构中,业务基站需要动态休眠以提高系统的能效.当基站休眠时,传统的基于导频的信道信息获取方法无法使用.本文针对这一问题提出了基于机器学习的信道信息获取策略,通过活跃基站多维度的信道信息来推测休眠基站的信道信息.我们以用户选择业务基站为例,利用人工神经网络架构设计了一套具体的信道学习解决方案.与位置辅助信道估计方案不同,该方案采用控制基站侧的信道信息作为输入,避免了用户定位过程中存在的一些问题.通过基于随机地理散射物的信道模型,我们对该方案进行了仿真验证,发现其预测准确率优于K近邻等其他预测算法,性能接近于已知准确用户地理信息的位置辅助估计方案.; 来源：详细信息评论

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