一种基于深度神经网络的OFDM系统信道估计方法

本发明提出了一种基于深度神经网络的OFDM系统信道估计方法，包括以下步骤：生成仿真信道数据作为测试样本，包括接收信号和导频信号；搭建深度神经网络架构，配置优化器训练参数，进行模型训练；将接收信号和导频信号使用传统算法估计，得到粗估计值；将信号输入训练好的深度神经网络，得到细估计值，将细估计值与粗估计值结合，得到最终的信道估计值；在不同信道环境下进行多次仿真试验，评估性能是否满足要求，若不满足，则调整传统算法和深度神经网络参数，重新进行数据处理、估计和评估，直到满足要求后结束流程。本发明结合传统算法和深度学习，设计一种低复杂度、高精度的混合信道估计方法，提升OFDM系统在复杂信道环境下的信道估计性能。