科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对无人机下行数据链路容易受到复杂地面环境影响而产生信道估计精度不足的问题，提出了一种多神经网络结合使用的信道估计算法。在对无人机三种飞行阶段分析基础上，先采用三径模型进行信道建模，用OFDM系统对空地数据链建模生成样本数据；其次通过最小二乘算法对导频信息预处理，以DNN网络进行去噪处理，BiLSTM网络进行双向估计，再以DNN网络进行降维处理，实现对信道的估计。仿真结果表明，与传统算法和现有深度学习算法相比，所提出的算法在均方误差和误码率指标性能上均具有较大的提升。
- 单位
针对无人机下行数据链路容易受到复杂地面环境影响而产生信道估计精度不足的问题，提出了一种多神经网络结合使用的信道估计算法。在对无人机三种飞行阶段分析基础上，先采用三径模型进行信道建模，用OFDM系统对空地数据链建模生成样本数据；其次通过最小二乘算法对导频信息预处理，以DNN网络进行去噪处理，BiLSTM网络进行双向估计，再以DNN网络进行降维处理，实现对信道的估计。仿真结果表明，与传统算法和现有深度学习算法相比，所提出的算法在均方误差和误码率指标性能上均具有较大的提升。
