机器学习在信道建模中的应用综述

被引：14

作者：

刘留 ^{[1
]}

张建华 ^{[2
]}

樊圆圆 ^{[1
]}

于力 ^{[2
]}

张嘉驰 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京交通大学电子信息工程学院

[2] 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室

来源：

通信学报 | 2021年 / 42卷 / 02期

基金：

北京市自然科学基金; 国家重点研发计划;

关键词：

信道建模; 机器学习; 神经网络; 聚类; 场景识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN92 [无线通信]; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

信道建模是设计无线通信系统的基础,传统的信道建模方法无法自动学习特定类型信道的规律,特别是在针对特殊应用场景,如物联网、毫米波通信、车联网等,存在一定的局限性。此外,机器学习具有有效处理大数据、创建模型的能力,基于此,探讨了机器学习如何与信道建模进行有机融合,分别从信道多径分簇、参数估计、模型的构造及信道的场景识别展开了讨论,对当前该领域的重要研究成果进行了阐述,并对未来发展提出了展望。

引用

页码：134 / 153

页数：20

共 31 条

[1] 基于神经网络的时变无线信道仿真 [J].