【摘 要】
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针对复杂环境下空地数据链正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）系统信道估计精度不足问题，本文提出了一种基于调制卷积神经网络（Modulated Convolutional Neural Network，MCNN）和双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）结合
【基金项目】
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2020年度科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（批准号:2020AAA0108200）； 北京市自然科学基金（基金号4204102）；
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针对复杂环境下空地数据链正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）系统信道估计精度不足问题，本文提出了一种基于调制卷积神经网络（Modulated Convolutional Neural Network，MCNN）和双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）结合的信道估计算法。首先利用最小二乘算法（Least Square，LS）提取初始信道状态信息（Channel State Information，CSI），然后利用MCNN提取初始CSI的深度特征并对网络模型进行压缩，最后利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测，实现信道估计。在实验验证方面，利用构建的空地（Air-Ground，AG）信道模型生成信道系数数据集，实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明，与传统方法和现有深度学习方法相比，所提出的信道估计方法的具有更小的估计误差，高信噪比条件下的系统误码率（Bit Error Ratio，BER）性能提升接近一个数量级；由于引入了调制滤波器技术，随着神经网络层数增加，网络模型参数量大幅减少。
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