申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117749574A

主分类号：H04L25/02

分类号：H04L25/02;H04L27/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及OFDM系统中一种基于噪声估计与多尺度信道重建神经网络NoiseEstimationandMultiscaleChannelReconstructionNeuralNetwork,NE‑MCRNNet的信道估计方法。首先，设计噪声估计网络NoiseEstimationNetwork,NENet，对当前传输环境进行信噪比估计，然后，构建多尺度信道重建网络MultiscaleChannelReconstructionNetwork,MCRNet并根据估计得到的信噪比值进行网络选取，对导频处的信道矩阵采用多尺度特征提取进行信道重建，增强了信道不同尺度信息的提取能力，最后利用残差结构专注学习高频差异完成信道估计。仿真结果表明，该信道估计方法可以获得比传统信道估计更好的估计结果，并且可以更好地适应信噪比不匹配的情况，能够较好地满足OFDM系统信道估计的要求。

主权项：1.正交频分复用OrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing,OFDM系统中一种基于信道重建神经网络的信道估计方法，该方法构建了一种噪声估计与多尺度信道重建神经网络NoiseEstimationandMultiscaleChannelReconstructionNeuralNetwork,NE-MCRNNet，主要包含噪声估计网络NoiseEstimationNetwork,NENet和多尺度信道重建网络MultiscaleChannelReconstructionNetwork,MCRNet。NE-MCRNNet首先对当前传输环境进行信噪比估计并根据估计得到的信噪比值进行后续网络选取，通过对信道特征信息进行多尺度提取，最后利用残差结构完成信道估计；其具体步骤如下：步骤1：在OFDM系统的接收端，首先提取出导频处的位置信息Ypilot，利用最小二乘法LeastSquare,LS进行粗略估计得到导频处的信道响应矩阵步骤2：将送入噪声估计网络NENet对当前传输环境进行信噪比估计得到信噪比估计值将得到的信噪比估计值作为多尺度信道重建网络MCRNet的已知条件来实现自适应噪声；步骤3：将得到的信噪比估计值和导频处的信道响应矩阵一起输入到MCRNet，首先通过多尺度卷积对信道特征进行不同维度的提取，再利用残差结构专注学习高频差异完成信道重建过程，得到整个信道大小的信道响应矩阵步骤4：通过NE-MCRNNet得到的信道响应矩阵对接收信号进行处理，最终得到补偿之后的信号；最终通过上述步骤完成OFDM系统中的信道估计和信号补偿。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 OFDM系统中一种基于信道重建神经网络的信道估计方法

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