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申请/专利权人：安徽久泰电气有限公司
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计方法，包括在时延多普勒域对无线信道进行建模，得到一个等效信道，即时延多普勒域信道；利用改进的去噪近似消息传递算法，对接收端含噪时延多普勒域信道进行去噪处理，得到时延多普勒域信道的估计值；本发明与OTFS现有文献中的信道估计方案如OMP、ResNet算法进行性能对比，本发明在任意信噪比下远优于OTFS已有的信道估计方案OMP及ResNet，并且信道路径总数不变时，扩大二维网格点数量可以增加OTFS系统中时延多普勒信道的稀疏度，有效提升信道估计精度。
主权项：1.一种基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：在时延多普勒域对无线信道进行建模，得到一个等效信道，即时延多普勒域信道；利用改进的去噪近似消息传递算法，对接收端含噪时延多普勒域信道进行去噪处理，得到时延多普勒域信道的估计值；改进的去噪近似消息传递算法与去噪近似消息传递算法的区别包括：对去噪近似消息传递算法进行深度展开，将去噪近似消息传递算法的一次迭代过程作为改进的去噪近似消息传递算法的一层网络；利用去噪卷积神经网络替换去噪近似消息传递算法的去噪器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽久泰电气有限公司 一种基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计方法
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