[发明专利]一种基于深度学习的时变信道估计方法及系统有效
| 申请号： | 202110548774.8 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113285899B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 杨丽花;呼博;聂倩;任露露;杨钦 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 何春廷 |
| 地址： | 210009 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的时变信道估计方法及系统，通过对网络输入样本进行合理构造，本发明基于单隐藏层神经网络，首先充分地利用历史信道信息中的信道变化特征，以及接收导频信号中的其他特征，并利用最小二乘估计的优势来进一步提高信道估计的性能，其次，本发明利用构造的样本对反向传播神经网络进行线下训练，然后以在线方式实时获取时变信道信息。为了降低计算复杂度，本发明仅采用了接收的导频信号与导频子信道的信息，并对导频子信道采用多项式基扩展模型建模来减少待估计参数进行时变信道估计。本发明可以显著地提高信道估计精度，具有较低的计算复杂度，适合于高速移动场景中时变信道信息的高效获取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信道 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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