OFDM系统中一种基于ProDrnNet的信道估计方法

本发明涉及OFDM系统中一种基于深度残差学习网络(deep residual learning network，ProDrnNet)的信道估计方法。该方法首先在接收端通过最小二乘法(least squares method,LS)初步得到导频处的信道估计，并将该信息当作低分辨率有噪图像输入信道估计模型，该模型学习了从低分辨率有噪信息到高分辨率去噪信息的映射关系，从而在模型输出还原的高分辨率去噪图像，得到准确的信道状态信息。仿真结果表明:所提出的ProDrnNet模型对还原信道状态信息的准确性比传统估计方法更具有优势，在多种信道环境下依然能准确重建信道信息。