本发明请求保护一种基于集成神经网络模型的信道估计方法，属于无线通信领域，该方法主要包含以下内容，首先对接收信号进行处理，提取其中的导频信号，然后结合自助采样方法获取多个训练子集，利用改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性信道模型，得到多个个体神经网络模型，再根据其整体差异度判断集成模型是否满足标准，在满足差异度标准的前提下结合算数平均法进行集成，得到性能稳定的集成神经网络模型，最后利用该模型来对数据信号进行补偿恢复。本发明实现了在导频开销较低的情况下，显著降低了误码率，提高了通信有效性和可靠性，并且对神经网络采用的是并行训练方式，可有效缩短计算时间，易于在实际中应用。