基于深度神经网络的高频谱效率频分复用系统的信道估计方法

• 作者: 余宝贤 张涵 王剑莹 陈嘉润
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 高频谱效率频分复用 信道估计
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 物理学与光学工程
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.531
• 字数: 2901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2020038

摘要

针对高频谱效率频分复用(SEFDM)系统,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的信道估计方法.该方法使用等间隔相互正交的导频符号,将其接收信号作为DNN的输入信号,通过4层的全连接DNN结构提取信道特征,最终实现了时域上的信道估计.仿真结果表明:提出的信道估计方法在同等条件下的均方误差(MSE)明显比最小二乘法(LS)的低,对应的解调性能也更优,且对导频数量具有更强的鲁棒性,由此反映出该方法的优越性.