5G高速移动系统中基于BP神经网络的多普勒频偏估计方法

摘要：

提出了一种基于反向传播(back propagation,BP)算法训练的神经网络的多普勒频偏估计方法.所提方法主要分成线下训练与线上估计两个阶段,首先利用随机多普勒频偏与接收的导频符号构建训练样本,然后利用训练样本对BP神经网络进行线下训练,完成输入与输出数据之间的映射关系,最后基于训练后的网络利用接收导频符号数据,进行线上多普勒频偏估计.仿真结果表明,所提方法的估计性能远远优于现有方法,且具有较低的计算复杂度.

关键词：5G-NR、毫米波、高速铁路、BP神经网络、多普勒频偏估计

所属期刊栏目：36

分类号：TN929.5

资助基金：江苏省科技厅自然科学基金资助项目;江苏省高等学校自然科学研究面上项目;第11批中国博士后科学基金特别资助项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：83-90