APPLICATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS IN THE TASK OF EVALUATING A WIRELESS COMMUNICATION CHANNEL WITH OFDM
Authors: Чирков О.Н. , Пирогов А.А. 
Published: December 2023

рассматривается возможность использования нейронной сети с алгоритмами глубокого обучения для определения и оценки истинных передаваемых данных после распространения по зашумленному каналу при мультиплексировании с ортогональным частотным разделением (OFDM). Оценка канала в системах OFDM обычно реализуется в виде оценки по пилотным символам, при которой известные данные передаются по каналу с заданным периодом. Наиболее распространенной пилотной оценкой канала связи является алгоритм по минимальной среднеквадратичной ошибке (MMSE). Для исследования производительности OFDM и качества связи предложено использовать нейронную сеть. Применены алгоритмы машинного обучения (ML) для оценки беспроводного канала связи. Оценка рассматривается как метод снижения битовых ошибок (BER) и повышения помехоустойчивости сигнала. Программа оценки с ML обучается с использованием данных, полученных в результате моделирования передатчика и приемника OFDM в среде MATLAB. Оценщик получает синфазный и квадратурный коэффициенты пилот-символа с модуляцией 16-QAM, а также оценку частотной характеристики канала с помощью сплайн-интерполяции методом наименьших квадратов. Производительность предложенной оценки с машинным обучением сравнивается с традиционной оценкой канала связи с минимальной среднеквадратичной ошибкой MMSE по зависимостям битовых ошибок (BER) к отношению сигнал/шум (SNR). Результаты исследования показывают, что приведенный оценщик на машинном обучении ML может соответствовать производительности стандартных методов оценки каналов, таких как MMSE, имея сопоставимые зависимости битовой ошибки от отношения сигнал/шум
the article discusses the possibility of using a neural network with deep learning algorithms to determine and evaluate the true transmitted data after propagation over a noisy channel during multiplexing with orthogonal frequency division (OFDM). Channel evaluation in OFDM systems is usually implemented in the form of evaluation by pilot symbols, in which known data is transmitted over the channel with a specified period. The most common pilot evaluation of the communication channel is the minimum standard error (MMSE) algorithm. To study OFDM performance and communication quality, it is proposed to use a neural network. Machine learning (ML) algorithms have been applied to evaluate the wireless communication channel. Evaluation is considered as a method of reducing bit errors (BER) and increasing the noise immunity of the signal. The evaluation program with ML is trained using data obtained from the simulation of the OFDM transmitter and receiver in the MATLAB environment. The estimator receives the common-mode and quadrature coefficients of the pilot symbol with 16-QAM modulation, as well as an estimate of the frequency response of the channel using spline interpolation by the least squares method. The performance of the proposed evaluation with machine learning is compared with the traditional evaluation of a communication channel with a minimum standard error MMSE by the dependencies of bit errors (BER) to the signal-to-noise ratio (SNR) The results of the study show that the given ML machine learning estimator can match the performance of standard channel evaluation methods such as MMSE, having comparable bit error dependencies from the signal-to-noise ratio