כתבה
arXiv cs.LG ·
CRFCAN: רשת רזידואלית לאיסטימציה של קשר וזעזועי פאזה במערכות OFDM sub-THz
CRFCAN: A Complex-Valued Cross-Domain Residual Network for Joint Channel and Phase Noise Estimation in Sub-THz OFDM Systems
מודל למודל לאיסטימציה של קשר וזעזועי פאזה במערכות OFDM sub-THz. CRFCAN הוא רשת רזידואלית שמסוגלת לאיסטימציה של קשר וזעזועי פאזה במערכות OFDM sub-THz. המודל משתמש בטכניקות של Fast Fourier Transform ו- inverse FFT כדי לקלוט ולאיסטימציה של קשר וזעזועי פאזה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.12244v1 Announce Type: new Abstract: In sub-terahertz (sub-THz) communications, the coupling of ultra-wide bandwidth and severe phase noise (PN) impairments renders conventional joint channel and PN estimation highly complex and computationally prohibitive. To address this, we propose CRFCAN, a complex-valued residual FFT convolutional attention network designed for joint channel and PN estimation. Unlike existing deep learning schemes that rely on cascaded networks or hybrid frameworks combining neural networks with conventional iterative estimators, CRFCAN performs joint recovery in a truly end-to-end fashion through a physics-inspired cross-domain structure. Specifically, Fast Fourier Transform (FFT) and inverse FFT modules are embedded within residual groups to enable iterat
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית