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深度神经网络压缩感知及其在大规模MIMO信道估计中的应用( Deep Neural Network for Compressive Sensing and Application to Massive MIMO Channel Estimation )
Z Mohades VT Vakili
本文研究了多测量向量（MMVs）情况下使用学习字典恢复稀疏信号的问题。利用深度神经网络，我们提出了两种新的贪婪算法来求解稀疏MMV问题。在第一种算法中，我们创建了一个测量矩阵列的堆叠向量和一个新的测量矩阵，该测量矩阵可以假设为一次压缩采样矩阵和一个么正矩阵的Kronecker乘积。为了重构对应于这组新方程的稀疏向量，应用了一个四层前馈神经网络。第二种算法考虑稀疏向量的联合稀疏结构。利用递归神经网络提取联合稀疏结构。此外，我们利用了一个从无监督学习过程中获得的过完备字典。仿真结果表明了所提出方法的优点。最后，将提出的算法应用于大规模多输入多输出系统中基于导频的信道估计，以提高信道状态信息恢复性能。
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