針對OFDM系統(tǒng)在高速移動環(huán)境下信道的雙選衰落和非平穩(wěn)特性導(dǎo)致下行鏈路信道估計性能受限的問題,提出一種基于基擴(kuò)展模型（BEM）并結(jié)合深度學(xué)習(xí)（DL）的信道估計方法;針對高速移動環(huán)境信道的雙選衰落特性,使用BEM對信道進(jìn)行建模,把估計大量的信道沖激響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)楣烙嬌倭康幕禂?shù),減少了待估參數(shù),有效降低了估計復(fù)雜度;針對高速移動環(huán)境信道非平穩(wěn)特性,建立了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過離線訓(xùn)練使其學(xué)習(xí)到雙選信道的變化特征,提高了信道估計的準(zhǔn)確度;仿真結(jié)果表明,在高速移動環(huán)境下,與傳統(tǒng)的方法相比,所提信道估計方法性能提升明顯。 

【文章來源】：計算機(jī)測量與控制. 2020,28(10)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)

OFDM系統(tǒng)模型

其中：ω1和ω2為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)，b為偏置參數(shù)，權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)統(tǒng)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)。σ是激活函數(shù)，用來擬合輸出分布的非線性。圖4 神經(jīng)元計算方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高速移動環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的信道估計方法[J]. 廖勇,花遠(yuǎn)肖,姚海梅,楊馨怡.  電子學(xué)報. 2019(08)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測技術(shù)研究[J]. 吳立金,夏冉,詹紅燕,韓新宇.  計算機(jī)測量與控制. 2018(02)

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障識別方法與系統(tǒng)研制[D]. 李曼.北京交通大學(xué) 2015



本文編號：3032521