深度学习在分数多普勒信道估计中的应用.docx

深度学习在分数多普勒信道估计中的应用

目录

深度学习在分数多普勒信道估计中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

分数多普勒信道概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

深度学习简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

分数多普勒信道估计的挑战与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

研究背景和动机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

研究目标与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

论文结构说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

训练策略与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

损失函数与性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

实验设置与环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

16.1数据集来源与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

16.2数据预处理步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

16.3数据集的多样性与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

模型设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

17.1网络结构设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

17.2超参数调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

17.3训练流程与技术细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

18.1实验一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

18.2实验二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

18.3实验三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

19.1与传统方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

19.2模型性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

19.3误差分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

20.应用场景与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

20.1通信系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

20.2未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

深度学习在分数多普勒信道估计中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．31

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2研究意义．