金沙官网侯俊教授在计算机ESI期刊《IEEE Wireless Communications Letters》上发表论文

2023年5月，金沙集团3354cm侯俊教授在计算机ESI期刊《IEEE Wireless Communications Letters》上发表了题为“GRU-Based Deep Learning Channel Estimation Scheme for the IEEE 802.11p Standard”的学术论文(DOI: 10.1109/LWC.2022.3187110)，论文署名单位为金沙集团3354cm。

文章简介

 针对基于IEEE 802.11p协议的车辆无线通信系统，设计了一种基于深度学习的信道估计算法。所提出的算法基于传统的数据导频辅助（Data Pilot Aided，DPA）信道估计方案，以解决IEEE 802.11p导频数量少且导频间隔大带来的估计误差问题。本算法采用门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）提取车辆无线信道的时间和频率特征，可有效消除DPA过程中的误差传播。最后，在车速、调制方式和信噪比等不同的情况下进行了仿真，结果表明本算法相比于其它深度学习信道估计算法有更好的误比特率性能。此外，本算法还可通过调整GRU的内部参数使算法在估计精确度和算法复杂度之间进行权衡，因此可在保持较低复杂度的前提下维持较好的性能表现。

 论文的主要创新之处：

 提出了基于深度学习的DPA-GRU信道估计方案，首先进行LS和DPA信道估计，初步估计出信道响应，再采用GRU层对DPA估计的初始信道响应进行降维和误差补偿，最后通过全连接层恢复到原始维度，从而消除误差传播问题得到更准确的信道响应估计结果。

 论文提出的信道估计方案能够消除DPA过程中的误差传播造成的影响，并且能够以较低的实现复杂度实现良好的估计性能。

期刊介绍

 《IEEE Wireless Communications Letters》（简称“WCL”）是计算机信息系统领域国际知名期刊，影响因子为6.3。该期刊专注于无线通信领域的物理层和链路层的研究和创新，涵盖了相应的新技术、概念分析方法及新应用。

作者简介

第一作者信息 侯俊，金沙集团3354cm教授，博士生导师。长期从事车联网与车路协同数据传输方向的研究。主持参与国家、省部级横纵项目20多项，发表论文20余篇，授权国家发明专利10余项，相关科研成果获得陕西省科学技术进步奖一等奖1项。