一种基于深度学习和数据导频辅助的信道估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110195357.X
IPC分类号：H04L25/02
申请日期：
2021-02-18
申请人：
浙江大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习和数据导频辅助的信道估计方法
申请号	CN202110195357.X	申请日期	2021-02-18
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-06-15	公开/公告号	CN112968847A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L25/02 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L25/00 基带系统 H04L25/02 零部件	IPC分类号	H;0;4;L;2;5;/;0;2查看分类表>
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号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	单杭冠;潘景;李荣鹏
代理机构	杭州天勤知识产权代理有限公司	代理人	王琛

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。

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