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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的Filtered-OFDM系統(tǒng)的信道估計算法研究

李海月; 商亞莉; 陳大爽; 李英善 南開大學(xué)電子信息與光學(xué)工程學(xué)院; 天津市光電傳感器與傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重點實驗室; 天津300350

關(guān)鍵詞:bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信道估計 

摘要:Filtered-OFDM波形是滿足5G網(wǎng)絡(luò)要求的重要候選波形之一,而信道估計的準(zhǔn)確性一直以來是現(xiàn)代通信系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的技術(shù)指標(biāo).為了提高5G網(wǎng)絡(luò)信道估計的準(zhǔn)確性,將一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信道估計算法應(yīng)用于Filtered-OFDM系統(tǒng)中.將少量的參考信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,使其適應(yīng)信道的變化,再將接收信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計整個信道的頻率響應(yīng).經(jīng)過算法研究和系統(tǒng)仿真發(fā)現(xiàn),與傳統(tǒng)的LS算法相比,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效降低系統(tǒng)的誤碼率(BER).同時,從系統(tǒng)復(fù)雜度上考慮,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練操作,就可有效估計出大量符號的信道信息,是一種復(fù)雜度適中的算法.

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