龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国石油大学(北京)
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的OFDM信道估计方法和系统，包括：将需要发送的OFDM数据输入无线信道模型中，输出信号接收端接收的信号；通过最小二乘法估计导频处的信道增益；将随时信号增益输入初始信道估计网络模型，获得OFDM数据的所有子载波处估计的信道增益；判断所有子载波处估计的信道增益与真实信道增益之间的最小损失，通过反向传播更新网络权重后，返回上一步进行模型训练，直至完成迭代周期，生成最终的信道估计网络模型；获取待测OFDM数据的信道增益，并将待测OFDM数据的信道增益输入最终的信道估计网络模型，获得待测OFDM数据的所有子载波处的信道增益。其充分考虑了实际无线信道估计中影响信道估计的因素，降低了信道估计的误差。
主权项：1.一种基于深度学习的OFDM信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：根据OFDM通信流程和时隙结构生成需要发送的OFDM数据；将所述需要发送的OFDM数据输入无线信道模型中，对所述OFDM数据的无线信道进行建模，在接收端接收信号；根据所述信号接收端接收的信号，通过最小二乘法估计导频处的信道增益；将信道增益输入初始信道估计网络模型，获得OFDM导频处的信道增益，并通过网络的上采样插值为整个时隙所有子载波处的估计的信道增益；判断所有子载波处估计的信道增益与真实信道增益之间的最小损失，通过反向传播更新网络权重后，返回上一步进行模型训练，直至完成迭代周期，生成最终的信道估计网络模型；获取待测OFDM数据的信道增益，并将所述待测OFDM数据的信道增益输入最终的信道估计网络模型，获得待测OFDM数据的所有子载波处的信道增益；所述信道估计网络模型包括编码器和解码器，所述编码器中包括用于对子载波处估计的信道增益赋予不同的权重的多头自注意力机制；所述解码器包括动态卷积层和卷积注意力层；所述动态卷积层，用于滤除高频噪声；所述卷积注意力层，用于滤除其他噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(北京) 一种基于深度学习的OFDM信道估计方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号