一种基于深度学习和数据导频辅助的信道估计方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度学习和数据导频辅助的信道估计方法，设计了结合LSTM网络和MLP的LSTM‑MLP网络，LSTM‑MLP网络在离线训练过程中通过大量的信道数据样本学习信道的时间相关性和频率相关性。为了解决导频不足的问题，本发明利用DPA方法将解映射过程中纠正后的数据符号作为导频估计当前信道值，为LSTM‑MLP网络提供了更多有用的信道信息作为输入；同时，为了解决在DPA过程中由于信道噪声和信道时变性造成的误差，本发明利用离线训练好的LSTM‑MLP网络追踪时变信道并消除噪声，补偿由DPA过程带来的误差，为信号解调提供可靠的信道估计值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习和数据导频辅助的信道估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112968847A
申请号 ：
CN202110195357.X
公开（公告）日 ：
2021-06-15
申请日 ：
2021-02-18
授权号 ：
CN112968847B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
单杭冠潘景李荣鹏
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 ：
王琛
优先权 ：
CN202110195357.X
主分类号 ：
H04L25/02
IPC分类号 ：
H04L25/02
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-07-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 25/02
申请日 : 20210218
申请日 : 20210218
2021-06-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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