[发明专利]一种基于深度学习的时变OFDM系统信道估计方法有效
| 申请号： | 202010481675.8 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111683024B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 姚如贵;王圣尧;秦倩楠;左晓亚;徐娟 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的时变OFDM系统信道估计方法，系统随机产生发送数据信号比特流，与训练符号组成发送帧，再进行二进制相移键控调制，经过快速傅里叶逆变换后，添加循环前缀以克服符号间干扰，进行串并转换，经过快速时变OFDM信道和加噪，得到接收信号，构建CPR‑Net模型并进行训练，产生更准确的多普勒频移，进行重构信道响应后，通过检测信号，恢复接收信号比特流。本发明将深度学习方法引入到快速时变OFDM系统中，并利用深度神经网络改进了快速时变OFDM系统中的信道估计和信号检测性能，提升了信道参数估计精度和系统整体误比特率性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ofdm 系统 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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