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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 78 - 81 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2025.50.1.78
이용수
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It is important to accurately estimate channel values in orthogonal frequency division multiplexing systems. In the channel estimation (CE), the channel values in the positions of pilot signals can be regarded as low-resolution images, therefore deep learning (DL)-based super-resolution (SR) algorithms can be applied to estimate all the channel values. The existing DL-based CE algorithm with the SR generative adversarial network (SRGAN) achieves good performance and we further improved the neural network architecture, enhancing the CE accuracy with lower complexity.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. ChannelNet- and SRGAN-based CE
Ⅲ. CE with improved SRGAN
Ⅳ. Simulation Results
Ⅴ. Conclusions
References
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