[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的OFDM系統(tǒng)信道估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210409459.1
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114785643B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 袁曉軍;黃周洋
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02;H04L25/03;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的OFDM系統(tǒng)信道估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、定義系統(tǒng)有N_t個OFDM符號，N_f個子載波，M_Tx個發(fā)送天線和M_Rx個接收天線；OFDM系統(tǒng)的循環(huán)前綴(CP)長度大于最大信道時延，則去除循環(huán)前綴并進(jìn)行離散傅里葉變換(DFT)后，第m_Rx個接收天線接收到的第k個OFDM符號，第i個子載波上的信號表示為：

其中，和分別是對應(yīng)的頻域信道和第m_Tx根天線的預(yù)編碼因子；s_k，i為發(fā)送符號，是加性高斯白噪聲；由于導(dǎo)頻和數(shù)據(jù)信號都是用相同的發(fā)射預(yù)編碼器發(fā)射的，將上面的方程重寫為：

其中，是預(yù)編碼信道；對于所有的OFDM符號和子載波，有：

其中，s_k，i和分別是S和的第(k，i)-th個元素；表示矩陣對應(yīng)位置元素的乘積；

在總的N_t個OFDM符號中，導(dǎo)頻占據(jù)N_p，t＜N_t個，在總的N_f個載波數(shù)中，導(dǎo)頻占據(jù)N_p，f＜N_f個；對于第m_Rx根接收天線，它接收到的導(dǎo)頻信號為：

其中，S_p和分別是S和中對應(yīng)導(dǎo)頻位置元素構(gòu)成的子矩陣；

在接收端，使用最小二乘法LS根據(jù)已知導(dǎo)頻S_p從觀測中估計出導(dǎo)頻位置處的信道狀態(tài)信息即

其中，./表示矩陣對應(yīng)元素位置相除；

S2、在獲得OFDM時頻資源塊導(dǎo)頻位置的信道估計值后，通過插值算法獲得整個OFDM時頻資源塊的信道狀態(tài)信息對于OFDM時頻資源塊導(dǎo)頻位置所在的第k_p1和k_p2個OFDM符號，采用DFT插值的方法，即：

其中，和分別表示第m_Rx根接收天線上，第k_p1個OFDM符號上所有導(dǎo)頻載波(i_p)處頻域信道構(gòu)成的向量和對應(yīng)的延遲域沖激響應(yīng)向量；同樣的方法可以得到和對于OFDM時頻資源塊的每一行，采用線性插值的方法，即：

至此，得到整個OFDM時頻資源塊的信道估計值

S3、判斷多尺度并行擴張卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MPDCNN)是否已經(jīng)完成訓(xùn)練及保存；如果MPDCNN已經(jīng)訓(xùn)練完成并保存，則執(zhí)行步驟S5，否則執(zhí)行步驟S4；

S4、離線訓(xùn)練MPDCNN對整個OFDM時頻資源塊信道估計值進(jìn)行降噪；定義使用的MPDCNN降噪器為其中θ是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，把送入降噪器后，得到降噪后的輸出：

離線訓(xùn)練階段使用的損失函數(shù)為：

S5、加載已保存的MPDCNN對整個OFDM時頻資源塊信道估計值進(jìn)行降噪，即：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的OFDM系統(tǒng)信道估計方法，其特征在于，所述步驟S4中，MPDCNN的訓(xùn)練過程為：

輸入數(shù)據(jù)在MPDCNN內(nèi)部首先經(jīng)過一層二維卷積，然后依次經(jīng)過多個多尺度并行擴張卷積塊(MPDCB)和一層二維卷積，最后，再把經(jīng)過二維卷積后的輸出與輸入MPDCNN的數(shù)據(jù)相加作為MPDCNN的輸出；

輸入數(shù)據(jù)在MPDCB內(nèi)部首先依次經(jīng)過一層二維卷積，三個并行的不同擴張率的擴張卷積塊(DCB)；然后再把3個DCB的輸出按照張量通道所在的維度拼接后送入通道注意力模塊(CA)，經(jīng)過CA后的輸出再經(jīng)過一層二維卷積；最后，再把經(jīng)過二維卷積后的輸出與輸入MPDCB的數(shù)據(jù)相加作為MPDCB的輸出；

輸入數(shù)據(jù)在DCB內(nèi)部會經(jīng)過多個殘差塊(ResBlock)，最后，再將最后一個ResBlock的輸出與DCB的輸入相加后作為DCB的輸出；

輸入數(shù)據(jù)在ResBlock內(nèi)部會依次經(jīng)過二維卷積層、參數(shù)化整流線性單元(PRelu)、二維卷積層；最后，再將第二層二維卷積層的輸出與ResBlock的輸入相加后作為ResBlock的輸出；

輸入數(shù)據(jù)在CA模塊內(nèi)部依次經(jīng)過二維卷積、PRelu、二維卷積、全局平均池化、1X1卷積、PRelu、1X1卷積、Sigmoid函數(shù)；最后，將Sigmoid函數(shù)的輸出與CA模塊的輸入在通道維度按廣播乘法相乘后作為CA模塊的輸出。