針對高頻譜效率頻分復用(SEFDM)系統(tǒng),提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的信道估計方法.該方法使用等間隔相互正交的導頻符號,將其接收信號作為DNN的輸入信號,通過4層的全連接DNN結(jié)構(gòu)提取信道特征,最終實現(xiàn)了時域上的信道估計.仿真結(jié)果表明:提出的信道估計方法在同等條件下的均方誤差(MSE)明顯比最小二乘法(LS)的低,對應(yīng)的解調(diào)性能也更優(yōu),且對導頻數(shù)量具有更強的魯棒性,由此反映出該方法的優(yōu)越性.

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【文章目錄】：
1 仿真方法
    1.1 SEFDM系統(tǒng)模型
    1.2 DNN系統(tǒng)模型
    1.3 仿真設(shè)置
2 結(jié)果與分析
    2.1 不同壓縮因子對性能的影響
    2.2 不同導頻數(shù)對性能的影響
3 總結(jié)



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