[发明专利]OFDM接收方法和装置、信道估计模型训练方法和装置

权利要求书

1.一种OFDM接收方法，其特征在于，包括：

获取频域信号；

对所述频域信号进行预处理，得到信道估计信息；

根据所述信道估计信息确定多个低分辨率的二维图像；其中，所述多个低分辨率的二维图像通过如下方式确定：

将所述信道估计信息的实部和虚部拆分并拼接为一个二维张量；

根据所述频域信号的时隙N_sp将所述二维张量划分为N_sp个列向量；

对所述N_sp个列向量进行整形，确定N_sp张低分辨率的二维图像，所述N_sp张低分辨率的二维图像为所述多个低分辨率的二维图像；

将所述多个低分辨率的二维图像输入预先训练好的信道估计模型中，获得信道状态信息；所述预先训练好的信道估计模型包括：图像超分辨网络和上采样网络；所述图像超分辨网络包括输入层和隐藏层，所述隐藏层包括多个残差特征聚合模块和一个卷积层；所述输入层、所述多个残差特征聚合模块和所述卷积层依次连接，所述卷积层与所述上采样网络连接；

基于所述频域信号和所述信道状态信息确定发送端发送的比特信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道估计模型包括图像超分辨网络和上采样网络，所述将所述多个低分辨率的二维图像输入预先训练好的信道估计模型中，获得信道状态信息，包括：

利用所述超分辨网络对所述多个低分辨率的二维图像进行特征提取，得到二维图像对应的特征；

利用所述上采样网络对所述二维图像对应的特征进行上采样得到所述信道状态信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述频域信号和所述信道状态信息确定发送端发送的比特信息，包括：

对所述频域信号和所述信道状态信息进行迫零均衡，确定发射符号估计信息；

将所述发射符号估计信息输入预先训练好的信号检测模型中，获得发送端发送的比特信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信号检测模型包括去噪网络和并行检测网络，所述将所述发射符号估计信息输入预先训练好的信号检测模型中，获得发送端发送的比特信息，包括：

将所述发射符号估计信息输入所述去噪网络进行去噪，得到去噪后的发射符号估计信息；

将所述去噪后的发射符号估计信息输入所述并行检测网络，得到所述比特信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述频域信号进行预处理，得到信道估计信息，包括：

根据所述频域信号和导频位置，确定导频信号；

将所述导频信号与本地导频信号进行最小二乘信道估计，确定所述信道估计信息。

6.一种信道估计模型训练方法，其特征在于，包括：

获取多个频域信号和所述多个频域信号对应的完整信道状态信息；

对每个所述频域信号进行预处理，得到对应的信道估计信息；

根据对应的信道估计信息确定多个低分辨率的二维图像；其中，所述多个低分辨率的二维图像通过如下方式确定：将所述对应的信道估计信息的实部和虚部拆分并拼接为一个二维张量；根据所述频域信号的时隙N_sp将所述二维张量划分为N_sp个列向量；对所述N_sp个列向量进行整形，确定N_sp张低分辨率的二维图像，所述N_sp张低分辨率的二维图像为所述多个低分辨率的二维图像；

将所述多个低分辨率的二维图像作为训练样本，并将每个所述频域信号对应的完整信道状态信息作为训练标签输入至预设的信道估计模型进行训练，直至模型训练至收敛，得到训练好的信道估计模型，其中，所述预设的信道估计模型包括：图像超分辨网络和上采样网络；所述图像超分辨网络包括输入层和隐藏层，所述隐藏层包括多个残差特征聚合模块和一个卷积层；所述输入层、所述多个残差特征聚合模块和所述卷积层依次连接，所述卷积层与所述上采样网络连接。