[发明专利]自适应噪声环境动态变化的鲁棒性在线信道状态估计方法

摘要

本发明涉及一种自适应噪声环境动态变化的鲁棒性在线信道状态信息估计方法，包括：基于通信噪声环境实时变化的特点构建动态噪声估计的在线机器学习模型；基于信道连续变化的特点在模型中嵌入信道变化正则，构建完整的统计模型，并根据最大后验估计方法，得到完整的在线信道估计机器学习模型；利用基站存储设备，保存上一时段的环境噪声分布参数和信道状态信息，结合在线信道估计模型，实时得到高精度的信道状态信息估计。本发明基于机器学习原理，实现一种快速度、高精度、能够自适应噪声环境的在线信道状态信息估计方法，在实际应用中对降低通信延迟、减少导频信号使用、提高信息传输速率有重要意义。

主权项

1.一种自适应噪声环境动态变化的鲁棒性在线信道状态信息估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1)基于通信噪声环境变化的随机性进行参数化分布建模，使信道状态信息估计模型能够自适应于不同时间不同场景下通信噪声环境动态变化，并对信道状态信息估计模型嵌入上一时段通信噪声环境信息的噪声信息进行关联性约束编码，实现真实通信动态通信噪声环境的自适应建模；2)基于信道连续变化的特点进行建模，对1)中信道状态信息估计模型嵌入上一时段信道状态信息的关联性信息编码，实现信道的自适应建模；结合步骤1)构建完整的统计模型，并根据最大后验估计方法，建立完整的在线信道估计机器学习模型；3)利用基站存储设备，保存上一时段噪声环境分布参数和信道状态信息，结合步骤2)的在线信道估计机器学习模型，得到高精度的信道状态信息估计。