[发明专利]一种基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计方法在审
| 申请号： | 202310073045.0 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116055261A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 蒲旭敏;刘雁翔;陈前斌;梁承超 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L27/26 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计方法，包括在时延多普勒域对无线信道进行建模，得到一个等效信道，即时延多普勒域信道；利用改进的去噪近似消息传递算法，对接收端含噪时延多普勒域信道进行去噪处理，得到时延多普勒域信道的估计值；本发明与OTFS现有文献中的信道估计方案如OMP、ResNet算法进行性能对比，本发明在任意信噪比下远优于OTFS已有的信道估计方案OMP及ResNet，并且信道路径总数不变时，扩大二维网格点数量可以增加OTFS系统中时延多普勒信道的稀疏度，有效提升信道估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 驱动 深度 学习 otfs 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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