基于深度神经网络的正交时频空双分数信道估计方法和系统

本发明属于无线通信技术领域，具体为基于深度神经网络的正交时频空双分数信道估计方法和系统。本发明包括从正交时频空传输系统的接收端获取延迟‑多普勒域接收信号；使用编码器‑解码器卷积神经网络从所述接收信号中估计双分数信道响应；神经网络包括对称的编码器模块与解码器模块，编码器模块通过卷积和下采样提取多尺度特征，解码器模块通过转置卷积和跳跃连接恢复信道响应；将估计的双分数信道响应输出至信号均衡模块，用于后续信号检测；本发明可显著降低相位旋转失配误差；并且支持低时延的轻量化设计、训练与部署，适用于车联网、卫星通信、高铁通信等高移动性场景，具备多径密集场景鲁棒性。