[发明专利]一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法和系统

权利要求书

1.一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立正交时频空间信道估计的模型，所述模型包括时延多普勒域接收信号、稀疏度自适应匹配追踪算法和去噪网络；

利用所述稀疏度自适应匹配追踪算法对所述时延多普勒域接收信号进行处理，重构延迟多普勒域信道；

将所述延迟多普勒域信道输入至所述去噪网络中进行去噪处理，得到去噪信道响应。

2.根据权利要求1所述信道估计方法，其特征在于，所述利用所述稀疏度自适应匹配追踪算法对所述时延多普勒域接收信号进行处理，重构延迟多普勒域信道的步骤中，

所述稀疏度自适应匹配追踪算法的初始输入信息包括：感知矩阵α、观测向量y、初始索引集C^n-1和初始支撑集其中，n＝1，即所述初始索引集C^n-1为C⁰，所述初始支撑集为将所述初始索引集C⁰和所述初始支撑集设为空集，令支撑集的规模为p，则所述初始支撑集的初始规模P＝1，阈值T＝0.001，所述观测向量y为初始残差r₀。

3.根据权利要求2所述信道估计方法，其特征在于，所述利用所述稀疏度自适应匹配追踪算法对所述时延多普勒域接收信号进行处理，重构延迟多普勒域信道的步骤包括：

计算所述感知矩阵α中所有元素与当前残差r_n-1的相关性，得到相关性集合μ，所述相关性集合μ的表达式包括：μ＝r_n-1,α；

从所述相关性集合μ中抽取若干最大值元素，其中，若干所述最大值元素所对应的索引值组成索引值集合A_n，A_n＝{A_n1,A_n2,...A_nP}；将所述索引值集合A_n与所述初始索引集C^n-1合并，得到索引集Cⁿ，Cⁿ＝C^n-1∪A_n；其中，n为≥1的整数，当n＝1时，C⁰为所述初始索引集；抽取的若干所述最大值元素的数量与所述支撑集的规模p相对应；

将所述索引集Cⁿ对应的所述感知矩阵α中的向量添加到所述支撑集中，得到j∈Cⁿ；

根据所述支撑集和所述观测向量y重构延迟多普勒域信道所述延迟多普勒域信道的表达式包括：

其中，T表示阈值；-1表示逆矩阵；

将所述延迟多普勒域信道中绝对值最大的项作为本轮迭代的估计结果并计算所述本轮迭代的所述延迟多普勒域信道的估计残差r_n，所述估计残差r_n的表达式包括：

若所述估计残差r_n满足：||r_n||≤T，则停止进行迭代；

若所述估计残差r_n满足：||r_n||≥||r_n-1||，则在所述支撑集的规模P的大小增加1后，继续进行迭代；

其他情况下，直接进行下一次迭代。

4.根据权利要求3所述信道估计方法，其特征在于，所述将所述延迟多普勒域信道输入至所述去噪网络中进行去噪处理，得到去噪信道响应的步骤包括：

建立所述去噪网络，所述去噪网络包括Inception-ResNet去噪网络模型，所述Inception-ResNet去噪网络模型包括一个最初卷积层，多个结构相同的Inception-ResNet模块和一个全连接层；

其中，多个结构相同的所述Inception-ResNet模块包括依次连接第一Inception-ResNet模块、第二Inception-ResNet模块和第三Inception-ResNet模块；每个所述Inception-ResNet模块都包含一个拼接层；所述最初卷积层与所述第一Inception-ResNet模块连接；所述全连接层与所述第三Inception-ResNet模块连接；

将所述估计结果输入至所述Inception-ResNet去噪网络模型中，获得所述去噪信道响应