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公开(公告)号：CN117614776A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311355119.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/214 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的OFDM双选信道估计方法及装置，主要解决传统信道估计算法性能不佳的问题。方法包括：从接收信号中获得基于BEM的LS信道估计初始结果；构建基于卷积神经网络的信道估计模型CNN‑CE；离线训练全卷积网络，获得网络参数；将信道估计模型CNN‑CE至于OFDM系统接收端的LS估计器之后，进行在线信道估计。本发明充分利用信道特征，提高神经网络学习效率，实现了OFDM系统误比特率性能的提升，能够以较少的导频簇数量得到高精度的信道估计。
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