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发布：2025-01-23约4.48千字共9页下载文档
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LTE中基于SRS与深度学习的信道质量估计

一、引言

随着移动通信技术的飞速发展，长期演进（LTE）技术已成为4G通信的核心技术之一。在LTE系统中，信道质量估计是确保高效数据传输的关键环节。传统的信道质量估计方法主要依赖于声参考信号（SRS）的测量和分析，但这些方法在复杂多变的无线环境中可能存在局限性。近年来，深度学习技术的崛起为信道质量估计提供了新的思路。本文将探讨在LTE系统中，基于SRS与深度学习的信道质量估计方法，并分析其优势与挑战。

二、LTE中的SRS技术

SRS是LTE系统中用于测量信道质量的重要参考信号。它通过在上行链路中发送特定模式的信号，使得基站能够根据接收到的SRS信号

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