针对正交频分复用系统,提出了一种基于深度强化学习的自适应导频设计算法。将导频设计问题映射为马尔可夫决策过程,导频位置的索引定义为动作,用基于减少均方误差的策略定义奖励函数,使用深度强化学习来更新导频位置。根据信道条件自适应地动态分配导频,从而利用信道特性对抗信道衰落。仿真结果表明,所提算法在3GPP的3种典型多径信道下相较于传统导频均匀分配方案信道估计性能有显著的提升。
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