基于神经网络的OFDM系统信道估计方法

摘要：

为了提高正交频分复用(OFDM)信道估计的准确性,提出了一种将神经网络模型应用于信道估计的方法.在奇偶交错的导频图案下,采用两个神经网络模型分别对奇偶OFDM符号的数据进行训练和估计,将导频处的频率响应作为输入,经过神经网络的输出作为数据符号处的频率响应.仿真结果可以表明,上述方法在信道响应的均方误差性能上比传统的最小二乘(LS)加频域插值的方法有4dB左右的提升.对于系统误码率,以上提出的方法比离散傅里叶变换(DFT)插值也有2dB左右的提升.所提方法是一种复杂度适中且性能良好的信道估计方法.

关键词：正交频分复用、信道估计、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TN929.53

资助基金：国家重点研发计划;北京市优秀人才资助计划青年拔尖项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：350-354