【摘 要】
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针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中传统信道估计算法复杂度高或估计精度低的问题,给出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信道估计方法。采用Simulink仿真工具构建OFDM信号采集平台,建立了基于BP神经网络的OFDM系统信道估计模型,并以均方误差和误码率为主要评价指标,分析了不同网络参数和导频数量对信道估计性能的影响。仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,基于BP神经网络的信道估计算法可
【机 构】
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粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南工业大学信息科学与工程学院,河南省粮食光电探测和控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871176),河南省高等学校重点科研项目应用研究计划(19A510011),河南工业大学科学研究基金(省属高校基本科研业务费专项资金)自然科学领域项目(2018RCJH18),河南工业大学创新基金重点项目(2020ZKCJ02)。
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针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中传统信道估计算法复杂度高或估计精度低的问题,给出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信道估计方法。采用Simulink仿真工具构建OFDM信号采集平台,建立了基于BP神经网络的OFDM系统信道估计模型,并以均方误差和误码率为主要评价指标,分析了不同网络参数和导频数量对信道估计性能的影响。仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,基于BP神经网络的信道估计算法可
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