[发明专利]一种基于神经网络预测的信道估计方法在审
| 申请号： | 201910586929.X | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110365613A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 廖勇;黄周洋;张寅森;龙洋;孙国栋 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于神经网络预测的信道估计方法。首先，基于神经网络预测的信道估计方法构造一个神经网络来逼近理想信道状态，利用大量的正交频分复用(OFDM)信道数据进行神经网络的训练。其次，根据接收到的导频信号，通过神经网络预测出其余有限的数据位置的信道状态。最后，利用低次样条插值估计剩余的数据位置的信道频域响应。本发明利用了后向传播(BP)神经网络，解决了OFDM信道下信道估计的问题。由于神经网络具有自适应自学习的能力，因此本发明能够提升系统的信道估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 信道估计 神经网络预测 神经网络 数据位置 信道频域响应 正交频分复用 导频信号 理想信道 提升系统 信道数据 信道状态 自适应 自学习 后向 样条 逼近 传播 | ||
【主权项】：
1.本发明提出了一种基于神经网络预测的信道估计方法，其特征在于，包括：S1，采用后向传播(BP)算法对神经网络进行构建；S2，基于S1得到的神经网络，根据接收端接收到的导频信息预测出有限个数据点的信道状态，然后采用三次样条插值对其余数据点进行插值。
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