基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

摘要：

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.

关键词：黄金正弦算法、BP神经网络、OFDM系统、最小二乘算法、信道估计

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：769-775