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摘要 - 在无线通信系统中，该信号模型与高斯分布的通道和噪声线性线性，线性最小均方根误差（LMMSE）通道估计（CE）在均方误差（MSE）方面实现了最佳性能。但是，LMMSE CE取决于接收器可能无法使用的参数（例如，准确了解功率延迟profe（PDP））或过于复杂而无法实施实现（例如，LMMSE滤波器大小）。参数的次优选择可能会严重降低LMMSE CE性能。以这种观察的激励，我们研究了机器学习，作为重新填充和改善CE的工具。我们表明，我们提出的低复杂性学习辅助LMMSE CE可以克服次优参数的影响并接近理想的LMMSE性能。
通过机器学习接近频道估计的MMSE界限
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