基于变分学习的 NOMA 上行信道估计方法

ISSN：3080-4272(P)3105-0972(O)
DOI：https://doi.org/10.64090/3105-0972.20250329
出版频率：月刊
语言：中文
收录数据库：Crossref

袁泉王行建刘志鹏

中国电子科技集团有限公司电子科学研究院北京 100041

摘要：随着移动通信技术的飞速发展，未来的 6G 网络将继续承接 5G 万物互联的使命，在有限的频谱资源下容纳更多的智能终端进行通信。传统的正交多址接入（OMA）技术将不足以支持这种大连接需求，非正交多址接入（NOMA）应运而生。然而 NOMA 技术在支持大连接的同时也带来了新的挑战。大多数 NOMA 技术是需要良好信道估计的。目前已有的 LS、LMMSE 以及 AMP 等信道估计方法需要已知信道分布作为先验，然而这些信息有时又难以获得。为弥补这方面的不足，本文提出了一种基于变分学习的 NOMA 上行信道估计方法，通过神经网络训练的方式获取信道状态，使得该方法可以在不确知信道分布的情况下实现信道估计，信道估计的性能优于 AMP 方法。

关键词：万物互联、正交多址接入、非正交多址接入、信道估计、变分学习；

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