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摘要
在正交频分复用（ Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM） 系统中由于快衰落导致信道特征不连续，常规的信道插值方法无法准确的反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题本文提出一种基于宽深超分辨率网络（Wide Deep Super Resolution Network， WDSR）的信道估计方法，把导频值通过最小二乘估计（Least Squares， LS）初步插值，再通过WDSR网络再次放大重构整个信道的响应。将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。仿真结果表明，与之前提出的超分辨率卷积神经网络（Super Resolution Convolutional Neural Networks， SRCNN）信道估计算法对比，在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6dB。
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