หน้าแรก / วารสารวิชาการ / Optimized CNN-based Channel Estimation for Zero-Pa...
Optimized CNN-based Channel Estimation for Zero-Padded Uplink OFDMA in 5G New Radio over Fast-Fading Channels
รศ.ดร.ธนัยรัตน์ มาต๊ะ  |  N/A  
จำนวนผู้เข้าชม
22
Optimized CNN-based Channel Estimation for Zero-Padded Uplink OFDMA in 5G New Radio over Fast-Fading Channels
เปิดลิงก์เอกสาร
DOI Link
Collection RMUTK Research Repository (RMUTK IR)
วารสารวิชาการ — e-Journal Articles
ID RMUTK Digital RMUTK000201
Title Optimized CNN-based Channel Estimation for Zero-Padded Uplink OFDMA in 5G New Radio over Fast-Fading Channels
Alternative title Optimized CNN-based Channel Estimation for Zero-Padded Uplink OFDMA in 5G New Radio over Fast-Fading Channels
Authors รศ.ดร.ธนัยรัตน์ มาต๊ะ ผู้แต่งหลัก
รศ.ดร.พิสิฐ บุญศรีเมือง (สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง)
Faculty คณะวิศวกรรมศาสตร์
Journal Title Physical Communication
ISSN 1874-4907
Volume / Issue / Pages Vol.77 | No.2026 | pp.103167
Published 2026-05-01
Year 2569
Level ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Quartile Q2
DOI 10.1016/j.phycom.2026.103167
Abstract N/A
Abstract (EN) This paper addresses a pilot-assisted channel estimation applicable to the uplink orthogonal frequency-division multiple-access with zero-padding in a 5G new radio. The adjacent uplink subchannels in the frequency domain are allocated separately for each user, and each subchannel assigns the pilot signal independently. This paper proposes a convolutional neural network-based channel estimation, including one-dimensional and two-dimensional architectures, designed to optimize the handling of rapid fading channel variations encountered in high-mobility scenarios. The estimation process leverages the subchannels of each user to enhance accuracy. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method in offering a better bit-error rate and a higher transmission data rate than the conventional channel estimation methods under challenging conditions. Finally, this paper discusses the considerable computational complexity of aspects of the lightweight two convolutional neural network architectures.
Keywords (TH) N/A
Keywords (EN) Uplink OFDMA5G new radioChannel estimationConvolutional neural networkHigh-mobility scenarios
Access Level Open Access (เปิดสาธารณะ)
ลิงก์แหล่งเผยแพร่
เอกสารฉบับเต็ม (ลิงก์ภายนอก)
https://doi.org/10.1016/j.phycom.2026.103167
เปิดลิงก์