【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信领域，具体为一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法。
技术介绍
1、ofdm技术因其高频谱效率和抗多径衰落能力强的特点，广泛应用于4g/5g移动通信、光通信等领域。然而，ofdm系统对信道失真非常敏感，信道估计的准确性直接影响接收端的信号恢复质量。传统的信道估计方法，如最小二乘法（ls），虽然计算过程简单，可抗噪性能较差，在低信噪比的场景下难以满足高精度的估计需求。而最小均方误差（mmse）算法虽能利用信道统计信息优化估计精度，性能相对更优，但它依赖于已知的信道协方差矩阵，在实际通信过程中，由于获取准确的信道协方差矩阵难度大，限制了该算法的实际应用。
2、近年来，深度学习技术在非线性建模和数据驱动优化中表现出色，尤其是在图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果。将深度学习技术应用于信道估计，能够通过神经网络学习信道特性，降低导频开销，提升估计精度，并适应复杂的信道环境。然而，现有的基于深度学习的信道估计方法，如在高速移动场景下，mse显著上升，仍然呈现出泛化能力不足、网络复杂度高、难以部署于实
【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的OFDM系统信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的OFDM系统信道估计方法，其特征在于，采用Min-Max归一化方法，将生成的信道数据归一化到区间。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的OFDM系统信道估计方法，其特征在于，所述优化器选原则Adam优化器，其训练参数为：学习率设置为0.0001-0.01，根据训练过程中的收敛情况进行调整，批量大小设置为32-128，以平衡内存占用和训练效率，训练轮数设置为200-500轮，通过验证数据的损失函数J值判断模型是否...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法，其特征在于，采用min-max归一化方法，将生成的信道数据归一化到区间。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法，其特征在于，所述优化器选原则adam优化器，其训练参数为：学习率设置为0.0001-0.01，根据训练过程中的收敛情况进行调整，批量大小设置为32-128，以平衡内存占用和训练效率，训练轮数设置为200-500轮，通过验证数据的损失函数j值判断模型是否收敛，避免过拟合。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法，其特征在于，采用l2正则化和dropout技术防止模型过拟合：在dnn中添加dropout层，dropout概率设置为0.2-0.5，随机丢弃部分神经元，减少神经元之间的共适应现象；对模型参数应用l2正则化，惩罚过大的参数值，l2正则化的损失函数在原损失函数j的基础上增加正则化项：，其中λ是正则化系数，w是模型参数集合。
5.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的ofdm系统信道估计方法，其特征在于，步骤3使用的mmse算法，采用自适应导频插入方法作为改进策...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。