近两年,有哪些新出现的使用时间序列预测进行信道估计的深度学习方法
时间: 2024-03-07 11:52:07 浏览: 184
近两年,出现了一些新的使用时间序列预测进行信道估计的深度学习方法,包括但不限于以下几种:
基于深度学习的联合信道估计和数据检测方法:这种方法通过联合信道估计和数据检测来提高系统的性能,同时利用深度学习来提高信道估计的准确性。例如,DeepMIMO、JSCC-Net等模型。
基于生成对抗网络(GAN)的方法:这种方法使用生成对抗网络来学习信道的概率分布,并将其用于信道估计。例如,CGAN、GAN-ESIM等模型。
基于强化学习(RL)的方法:这种方法使用强化学习来优化信道估计模型的参数,提高模型的性能。例如,DQN-CE、DDPG-CE等模型。
基于深度置信网络(DBN)的方法:这种方法使用深度置信网络来提取信道的特征表示,并将其用于信道估计。例如,DBN-CE等模型。
这些方法在信道估计领域都取得了不错的效果,其中部分方法已经被应用于实际系统中。