A Low-Complexity Algorithm for a Reinforcement Learning-Based Channel Estimator for MIMO Systems

This paper proposes a low-complexity algorithm for a reinforcement learning-based channel estimator for multiple-input multiple-output systems. The proposed channel estimator utilizes detected symbols to reduce the channel estimation error. However, the detected data symbols may include errors at th...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Sensors (Basel, Switzerland) Jg. 22; H. 12; S. 4379
Hauptverfasser:	Kim, Tae-Kyoung, Min, Moonsik
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 09.06.2022 MDPI
Schlagworte:	Accuracy Algorithms channel estimation Markov decision process multiple-input multiple-output Optimization Probability Random variables reinforcement learning Sensors Transmitters
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
Online-Zugang:	Volltext
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