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摘要
针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题，为了能够更好了解信道特性，需要利用信道估计获得信道状态信息，提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm, GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法，克服了传统BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题，提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计，再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明，在相同的信道环境下，提出的算法比LS算法具有更好的性能，与MMSE算法性能接近，但不需要信道先验统计特性，易于实现.
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