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摘要
本发明公开了一种基于神经网络的信道插值方法,主要解决传统的线性插值和拉格朗日插值方法在高信噪比下出现性能瓶颈的问题。其实现方案为：1)构建神经网络；2)为神经网络收集训练数据集；3)使用训练数据集对神经网络进行离线训练；4)神经网络训练完成后,再次获得接收端已知频点上的频域估计向量；5)将已知频点上的频域估计向量输入到训练好的神经网络中,获得所有频点上的频域估计向量,完成信道估计。本发明由于在信道估计时,引入神经网络,相比于传统算法能够更精确地估计出未知频点上的信道信息,而且在高信噪比条件下不会出现性能瓶颈,提高了信道估计精度,可用于正交频分复用OFDM技术的信道估计。
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