一种基于深度学习的井下无线通信系统信道估计方法

本申请涉及一种基于深度学习的井下无线通信系统信道估计方法。所述方法包括：根据井下实际环境特征构建无线信道模型；将该无线信道模型应用于井下FBMC系统，并结合MIMO技术构建出基于SISO‑FBMC子系统的井下MIMO‑FBMC系统；基于该井下MIMO‑FBMC系统和井下SISO‑FBMC子系统生成信道训练样本集；利用该信道训练样本集训练用于SISO‑FBMC子系统的改进型Res‑DNN或改进型BLSTM信道估计模型以及用于MIMO‑FBMC系统的改进型BiGRU信道估计模型；计算训练好的改进Res‑DNN或改进BLSTM模型以及训练好的改进BiGRU模型的误比特率和均方误差，生成信道状态评估。该方法利用深度学习模型提升井下复杂环境下的无线通信信道估计精度，尤其适用于煤矿等井下场景的MIMO‑FBMC通信系统。