In orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based wireless communication systems, the bit error rate (BER) performance is heavily dependent on the accuracy of channel estimation. It is important for a good channel estimator to be capable of handling the changes in the wireless channel conditions that occur due to the mobility of the users. In recent years, the focus has been on developing complex neural network (NN)- based channel estimators that enable an error performance close to that of a genie-aided channel estimator. This work considers the other alternative which is to have a simple channel estimator but a more complex NN-based demapper for the generation of soft information for each transmitted bit. In particular, the problem of reversing the adverse effects of an imperfect channel estimator is addressed, and a convolutional self-attention-based neural demapper that significantly outperforms the baseline is proposed.


翻译:在正方位频率分多路通信系统(OFDM)中,位误差率(BER)性能在很大程度上取决于频道估计的准确性。良好的频道估计器必须能够处理无线频道条件因用户流动性而发生的变化。近年来,重点是开发复杂的神经网络(NN)的频道估计器,使差错性能接近于以genie辅助频道天文仪。这项工作考虑了另一种替代办法,即为每个传输点生成软信息使用简单的频道测距器,但以NNN为基点的解码器更为复杂。特别是,解决了不完善的频道估计器的反弹问题,并提出了明显超出基线的以动态自我注意为基础的神经测距器。

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