[发明专利]基于反卷积和去噪卷积的信道估计方法和系统有效
| 申请号： | 201910937401.2 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110719240B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 吴宏林;陈稳 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 长沙启昊知识产权代理事务所(普通合伙) 43266 | 代理人： | 谢珍贵 |
| 地址： | 410000 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于反卷积和去噪卷积的信道估计方法，涉及通信技术领域。本发明首先基于原始信道信息获取导频点信息，然后通过反卷积网络对导频点信息进行插值处理，拟合出初始完整信道信息，再通过去噪卷积网络DnCNN实现去噪处理，得到信道估计值。本发明利用反卷积网络对导频信道信息进行插值拟合，有效地利用了导频点信息间的关联信息，并通过去噪卷积网络DnCNN对提取出的初始完整信道信息进行去噪处理，得到更加精确的信道估计值，本发明在信道估计的过程中，有效降低了数据失真和信道噪声的影响，从而提高了信道估计的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 信道 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于反卷积和去噪卷积的信道估计方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，包括以下步骤：/nS1、基于原始信道信息获取导频点信息；/nS2、基于反卷积神经网络对所述导频点信息进行插值处理，获取初始完整信道信息；/nS3、基于去噪卷积网络DnCNN对所述初始完整信道信息进行去噪处理，获取信道估计值。/n
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