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摘要
正交频分复用系统中，用于信道估计的导引占用宝贵的传输资源且消耗用户设备发射机能量。为应对这一困境，提出差分检测与神经网络相结合的信道估计方法。在发射端，将发送数据进行差分编码。在接收端，将差分译码后的数据视为发射的导引，借助面向判决信道估计思想，捕获信道估计的初始特征；在捕获到的初始特征的辅助下，构建增强信道估计网络（enhanced channel estimation network， En-CENet），融合差分与神经网络捕获的信道特征，改进信道估计精度。仿真结果表明，相对导引辅助信道估计和机器学习叠加信道估计方法，本文方法在提高系统频谱效率、节省发射机能量消耗、降低接收机计算复杂度和运行时间的同时，改善了信道估计精度。
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单位航天学院; 西华大学
