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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明的一种联合UKF与堆栈式ELM的时变信道估计方法、设备及介质，包括首先通过基扩展模型来表征时变信道，然后基于历史时刻的信道基系数估计，引入UKF方法预测得到当前时刻的基系数的初始估计，再利用该初始估计对堆栈式ELM网络进行训练与测试，以获取更高精度的基系数估计；最后基于基系数与频域信道的转换关系，获取最终的频域信道估计。为了解决非线性状态空间模型下的参数估计问题，本发明基于历史时刻的信道基系数估计，首先引入无迹卡尔曼滤波UKF来预测得到当前时刻基系数的初始估计，然后利用该初始估计来训练堆栈式极限学习机ELM网络，以提取信道的深层特征并进一步提高信道估计的精度。本发明较现有方法具有更高的估计精度，适用于高速移动场景中时变信道信息的获取。
主权项：1.一种联合UKF与堆栈式ELM的时变信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤，首先通过基扩展模型来表征时变信道，然后基于历史时刻的信道基系数估计，引入UKF方法预测得到当前时刻的基系数的初始估计，再利用该初始估计对堆栈式ELM网络进行训练与测试，以获取更高精度的基系数估计；最后基于基系数与频域信道的转换关系，获取最终的频域信道估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 联合UKF与堆栈式ELM的时变信道估计方法、设备及介质
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