[发明专利]一种基于深度学习的信道估计方法有效
| 申请号： | 202011487180.2 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114143145B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 朱安福 | 申请（专利权）人： | 华北水利水电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 戴丽伟 |
| 地址： | 450046 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信道估计方法，将一个以上数据块组成一个长帧，在每个长帧中插入一段由若干UW构成的UW序列，将两个UW作为一组构成周期性的导频块；在信道估计时，首先利用导频块的周期性，估计出信道的噪声方差，然后利用LS算法求出每个子信道的频率响应，通过IDFT/IFFT回到时域后，根据估计出的噪声方差设置阈值，对信道脉冲响应进行降噪处理，最后经过DFT/FFT变换到频域，估计出信道频率响应。本发明提供的基于深度学习的信道估计方法，针对慢衰落信道的特点，对传统的SC‑FDE帧结构进行改进，并在此基础上对基于DFT的信道估计算法进行改进，同时估计出信道的频率响应和噪声方差，提高算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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