[发明专利]一种数据模型双驱动的OFDM接收方法有效
| 申请号： | 201810743534.1 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN109067688B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 金石;高璇璇;张静;温朝凯 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L27/26 | 分类号： | H04L27/26;H04L25/02 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐莹 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数据模型双驱动的OFDM接收方法，包括：分别对接收机内信道估计和信号检测模块中的深度神经网络进行训练；对于信道估计模块，输入接收的频域导频和本地频域导频，采用最小二乘估计方法估计获得最小二乘信道估计结果，取实部和虚部取出串联输入深度神经网络进行改进并输出信道估计结果；对于信号检测模块，输入接收的频域导频和信道估计模块得到的信道估计结果，采用迫零均衡方法获得迫零均衡结果，及输入深度神经网络进行改进并得到输出；对所得深度神经网络输出与设定门限做硬判决并获取判决结果，及由判决结果得到发送比特流的估计。本发明通过神经网络进行优化和改进，网络训练的时间消耗少，检测性能高、可快速获得信道信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据模型 驱动 ofdm 接收 方法 | ||
【主权项】：
1.一种数据模型双驱动的OFDM接收方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、分别对接收机内信道估计模块和信号检测模块中的深度神经网络进行训练；步骤2、对于信道估计模块，输入接收的频域导频和本地频域导频，采用最小二乘估计方法估计获得最小二乘信道估计结果![]()
及取最小二乘信道估计结实部和虚部取出串联后输入已训练的深度神经网络进行改进并输出得到信道估计结果![]()
步骤3、对于信号检测模块，输入接收的频域导频和信道估计模块得到的信道估计结果![]()
采用迫零均衡方法获得迫零均衡结果![]()
及将迫零均衡结果![]()
的实部和虚部取出串联和信道估计结果![]()
接收信号输入已训练的深度神经网络进行改进并得到输出；步骤4、对步骤3所得深度神经网络输出与设定门限做硬判决并获取判决结果，及由判决结果得到发送比特流的估计。
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