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Self-Supervised Zero-Shot Noise2Noise Framework for Improved Channel Estimation in RIS-Aided Multi-User Systems

  • Justine M. Mdali
  • , Mohammed Abo-Zahhad
  • , Ahmed H. Abd El-Malek
  • , Osamu Muta
  • , Maha Elsabrouty

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

抄録

Accurate channel estimation is crucial for the proper operation of reconfigurable intelligent surfaces (RIS). This paper introduces a convolutional neural network (CNN) approach for multi-user RIS channel estimation that incorporates the zero-shot noise-to-noise (N2N) methodology within its architecture. In contrast to techniques that rely on clean training data, the proposed method learns from the noisy data itself to figure out how to remove the noise. The proposed zero-shot N2N self-learning demonstrates improved performance and a fast convergence rate in the RIS channel estimation.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトル2024 20th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2024
出版社IEEE Computer Society
ページ449-454
ページ数6
ISBN(電子版)9798350387445
DOI
出版ステータス出版済み - 2024
イベント20th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2024 - Paris, フランス
継続期間: 10月 21 202410月 23 2024

出版物シリーズ

名前International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications
ISSN(印刷版)2161-9646
ISSN(電子版)2161-9654

会議

会議20th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2024
国/地域フランス
CityParis
Period10/21/2410/23/24

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • ソフトウェア
  • ハードウェアとアーキテクチャ
  • コンピュータ ネットワークおよび通信

フィンガープリント

「Self-Supervised Zero-Shot Noise2Noise Framework for Improved Channel Estimation in RIS-Aided Multi-User Systems」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル