[发明专利]相位噪声抑制方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种相位噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取正交频分复用符号子载波数据；

通过相位噪声第一抑制模型中预设的相位噪声第一抑制函数，抑制所述正交频分复用符号子载波数据公共相位误差的相位噪声，生成第一抑制后的正交频分复用符号子载波数据；

通过相位噪声第二抑制模型中的神经网络单元，抑制所述第一抑制模型抑制后的正交频分复用符号子载波数据子载波之间干扰的相位噪声，生成最终的正交频分复用符号数据；

输出所述最终的正交频分复用符号子载波数据；

其中，所述相位噪声第一抑制模型中预设的相位噪声第一抑制函数，具体为：

Y_i^*(n)表示第i个正交频分复用符号数据中第n个子载波位置的接收频域符号共轭值，Φ_i表示第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值，表示第i个正交频分复用符号数据中第n个子载波位置第一抑制函数抑制后的正交频分复用符号子载波数据；

所述第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值，具体为：

N_p表示第i个正交频分复用符号数据的导频子载波数目，Y_i^*(n)表示第i个正交频分复用符号中第n个子载波位置的接收频域符号共轭值，X_i(n)表示第i个正交频分复用符号中第n个子载波位置的发送频域符号，Φ_i表示第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值；

所述神经网络单元，包括：

输入层；

隐藏层；

输出层；

相位噪声第二抑制模型中神经网络单元的隐藏层至少设有梯度下降策略。

2.如权利要求1所述的相位噪声抑制方法，其特征在于，所述神经网络单元的隐藏层至少包括深度神经网络隐藏层、循环神经网络隐藏层其中之一。

3.一种相位噪声抑制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取正交频分复用符号子载波数据；

第一处理模块，用于通过相位噪声第一抑制模型中预设的相位噪声第一抑制函数，抑制所述正交频分复用符号子载波数据公共相位误差的相位噪声，生成第一抑制后的正交频分复用符号子载波数据；

第二处理模块，用于通过相位噪声第二抑制模型中的神经网络单元，抑制所述第一抑制模型抑制后的正交频分复用符号子载波数据子载波之间干扰的相位噪声，生成最终的正交频分复用符号数据；

输出模块，用于输出所述最终的正交频分复用符号子载波数据；

其中，所述相位噪声第一抑制模型中预设的相位噪声第一抑制函数，具体为：

Y_i^*(n)表示第i个正交频分复用符号数据中第n个子载波位置的接收频域符号共轭值，Φ_i表示第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值，表示第i个正交频分复用符号数据中第n个子载波位置第一抑制函数抑制后的正交频分复用符号子载波数据；

所述第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值，具体为：

N_p表示第i个正交频分复用符号数据的导频子载波数目，Y_i^*(n)表示第i个正交频分复用符号中第n个子载波位置的接收频域符号共轭值，X_i(n)表示第i个正交频分复用符号中第n个子载波位置的发送频域符号，Φ_i表示第i个正交频分复用符号数据的公共相位误差估计值；

所述神经网络单元，包括：

输入层；

隐藏层；

输出层；

相位噪声第二抑制模型中神经网络单元的隐藏层至少设有梯度下降策略。

4.如权利要求3所述相位噪声抑制装置，其特征在于，所述神经网络单元的隐藏层至少包括深度神经网络隐藏层、循环神经网络隐藏层其中之一。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被加载后，可以执行权利要求1至2中任一项所述的方法。