摘要
本发明提供了一种基于全连接深度学习的MIMO场景信道估计方法。所述方法包括步骤:构建数据集;构建基于全连接深度学习的深度学习模型;反复训练深度学习模型,并通过预测数据恢复出等效信道矩阵,将该矩阵与其对应的信道状态信息标签进行比较,通过最小均方误差对深度学习模型的输出进行评估;得到优化后的深度学习模型用于通过验证数据得到信道状态信息。本发明集中于通过全连接网络对OTFS导频信息进行学习以完成信道估计任务,在保持高性能的同时,显著提高信道估计的准确性和降低导频资源的开销。
技术关键词
信道状态信息
信道估计方法
多普勒
训练深度学习模型
时延
发射天线
信号
数据
矩阵
低信噪比信道
深度学习模型训练
接收天线数量
标签
符号
深度学习网络
场景
子载波间隔