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时间:2021-06-21 19:34:14

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        LMMSE),由于其在信道估计过程中必须获取信道的统计信息,也使得算法难以普遍应用。在系统信道估计过程中,可以得到信道可以建模成自回归过程,所以系统信道估计的问题也可变为求取自回归系数的过程[1]。深度学方法在解决非线性问题上表现良好,故而在此使用一种基于一维卷积神经网络(onedimensionalCNN,1D-CNN)的OFDM信道估计方法。深度学理论中神经网络的训练在获取神经网络输出的过程中可以无限逼值,另外在神经网络输入混杂噪声的数据可以获取信道数据的分布,可解决噪声的困扰,后神经网络在输入为离线信道数据时可以获取信道特征分析得到信道变化[2]。2系统模型假设OFDM系统中总共由L条信道路。



面对的市场,国内变频器厂商早已布局,例如汇川技术推出的变桨驱动器,已经服务于明阳智能、上海电气、金风科技、东方电气、海装风电等客户,累计发货超过15000台。此外,汇川技术还为海上风电安装船提供动力解决方案,将其变频驱动系统用于龙源振华海上风电安装船。


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        OFDM)系统作为当下通信系统中应用广泛的技术之一,能够实现数据的高速传输。通过将深度学技术嵌入到OFDM系统中对于之后MIMO-OFDM(Multiple-InputMultiple-Output-OFDM)系统以及大规模MIMO系统有着重要意义。当下OFDM系统信道估计技术并非完美。其中二乘法(leastsquares,LS)得益于其算法简单方便,应用为广泛。但是同时由于LS算法受到多径效应的影响导致导频处信道频域响应信息不准确,局限了算法的应用场景。线性均方误差(linearminimummeansquareerror,LMMSE),由于其在信道估计过程中必须获取信道的统计信息,也使得算法难以普遍应。



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