text: 一种基于神经网络预测的信道估计方法与流程
  当接收用户处于高速运动中，接收的信号频率发生变化，产生传播频率扩散，成为多普勒效应，由此引起的附加频移称为多普勒频移。
  且多普勒频移的扩散程度与用户运动速度成正比。
  当移动台移向基站时，频率变高;远离基站时，频率变低。
  对于正交频分复用(ofdm)系统，微小的频偏都会破坏ofdm系统各个子载波之间频率的正交性，从而引起载波间干扰(ici)，最终将严重影响通信的质量。
  信号接收端需要采用合适的信道估计及均衡方法来消除这些干扰。
  因此，能否在接收端正确地解调出发射信号，是衡量一个无线通信系统性能的重要指标并对于信道估计算法的研究是一项有重要意义的工作。
  神经网络是一种高度复杂的非线性动力系统，除了具有非线性系统的共同特性外，还具有自学习自组织的特性。
  利用系统的输入输出数据，对系统的信道响应进行训练，得到最逼近实际情况的信道响应。
  总的来说，其特点就是构建一个神经网络结构，使之逼近于系统的理想信道，再通过实际插入的导频值去估计出剩下数据点的值，从而求取真实的发送信号。
  神经网络的非线性能力使得该网络有能力充分实现复杂的非线性映射关系。
  将神经网络运用于ofdm系统中，对信道状态进行预测，且为链路的自适应提供了及时准确的信道状态信息。
  所以通过神经网络预测，可以得到较准确的预测将来某时刻的信道状态信息数据。
  本发明提出了一种基于神经网络预测的信道估计方法，其特征在于，包括:
  s1，采用反向传播(bp)算法对神经网络进行构建;
  s2，基于s1构建的信道预测网络，输入接收到的导频信息预测有限个数据点的信道状态，然后采用三次样条插值对其余数据点进行插值。
  所述的一种基于神经网络预测的信道估计方法，其特征在于，所述s1包括:
  通过信道传输的特点可得系统输出为:
  而在实际系统中接收端往往收到的是与实际值相差较大的数据值，系统如下:
  其中， 为实际收到的数据值， 为实际系统的信道响应， 为实际系统中的加性噪声。
  通过大量的数据训练最终确定一个神经网络使得网络输出yk无限逼近于系统接收数据yi。
  所述的一种基于神经网络预测的信道估计方法，其特征在于，所述s2包括:
  上述系统可描述为:
  采用s1构建好的神经网络利用已知导频处的值xk预测出
  剩余的6个ofdm符号的信道状态信息由三次均匀样条方法获得。
  由于三次b样条插值方法得不到边缘节点附近点的插值结果，因此，需要对三次b样条的边缘节点进行补充。
  采用线性插值的结果来对三次b样条插值方法进行补充，由于补充点的个数较少，最终将不会影响整体插值算法的性能变化。
  至此该系统一帧14个ofdm符号数据点数据全部完成插值，得到整个帧的信道频域响应。
  本发明的上述和/或附加的方面和优点，结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中:
  本发明提出了一种基于神经网络预测的信道估计方法，有效地利用神经网络进行信道状态估计，并采用低次样条插值方法，得到状态变量最小均方误差估计结果，可降低信道估计器复杂度，同时提升信道估计的精度。
  结合附图1对本发明进行详细说明，主要包括以下步骤:
  步骤2:对信道神经网络进行训练。
  通过信道传输的特性可得系统输出为:
  而在实际系统中接收端收到的是与实际值相差较大的数据值，系统如下:
  通过离线训练多组xi、yi得到信道预测神经网络结构。
  通过大量的信道数据离线训练最终确定一个神经网络使得网络输出yk无限逼近于系统接收数据yi。
  步骤3:接收到信号后进行信道估计。
  步骤4:基于接收到的导频信号预测其他数据点的信道频域响应。
  采用步骤2构建好的神经网络利用已知导频处的值xk预测出
  步骤6:信道估计结束并利用估计得到的信道频域响应进行下一步的均衡。
  步骤7:时域转换得到时域数据。
  步骤8:结束。