通过机器学习在闪电网络中进行通道平衡插值

本文研究了利用机器学习和神经网络进行无线通信信道估计，提出了多种方法以提高信道估计的准确性和效率。

采用残差卷积神经网络和简单的插值层，减少计算成本，表现出优于传统算法的均方误差性能。

提出基于深度神经网络的解决方案，估计多天线基站和用户设备中的有效通道，噪声估计质量高于LMMSE方法。

利用生成对抗性神经网络（GAN）和局部离群点因子（LOF）算法，实现无线网络环境的强认证，低信噪比下达到100%准确率。

提出基于逆向强化学习的方法解决通信负载平衡问题，实验结果优于其他基线方法。

研究非线性硬件失真对单小区massive MIMO的影响，使用深度学习方法估计有效通道和失真方差，取得更好性能。

通过学习过程探测的近似传递网络（LDAMP）提高毫米波通信中的通道估计，显著优于现有的压缩感知算法。

提出结合深度学习和混合密度网络模型的新方法，动态适应通信环境变化，统计准确性、速度和鲁棒性更好。

基于深度学习和神经网络的物理层信道估计器在没有先验知识的情况下动态追踪信道状态，表现出更好的均方误差性能和鲁棒性。