公开(公告)号：CN118784406A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410800617.5

申请日：2024-06-20

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 曹旭东 ,  徐斌 ,  李军 ,  柳贡慧 ,  耿纪乐 ,  李博文 ,  张若谷

IPC: H04L25/02 ,  H04L27/26

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的OFDM信道估计方法和系统，包括：将需要发送的OFDM数据输入无线信道模型中，输出信号接收端接收的信号；通过最小二乘法估计导频处的信道增益；将随时信号增益输入初始信道估计网络模型，获得OFDM数据的所有子载波处估计的信道增益；判断所有子载波处估计的信道增益与真实信道增益之间的最小损失，通过反向传播更新网络权重后，返回上一步进行模型训练，直至完成迭代周期，生成最终的信道估计网络模型；获取待测OFDM数据的信道增益，并将待测OFDM数据的信道增益输入最终的信道估计网络模型，获得待测OFDM数据的所有子载波处的信道增益。其充分考虑了实际无线信道估计中影响信道估计的因素，降低了信道估计的误差。