星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法

摘要：

正交时频空技术具有良好的多普勒频侈和时延适应性,在高多普勒通信场景下得到充分应用.针对OTFS系统的信道估计方法存在复杂度高、误码性能较差等不足的问题,基于卷积神经网络的方法,提出星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法.仿真结果表明,星地场景下,基于深度学习的方法在算法复杂度以及误码率方面比传统方法更优,从而证明深度学习在OTFS系统进行信道估计方面是可行的.

关键词：星地通信、正交时频空、深度学习、信道估计

所属期刊栏目：3

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：37-45