一种基于mamba神经网络的OFDM信道估计方法

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一种基于mamba神经网络的OFDM信道估计方法
申请号:CN202511225641
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120956569A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于mamba神经网络的OFDM信道估计方法,属于信道估计方法技术领域。本发明基于mamba模型,利用OFDM信道状态数据时间序列的相关性,对当前信道状态进行估计,针对高波特率数据传输场景中的信道状态估计,能够突破注意力机制的窗口限制,高效利用长时间信道状态序列的内部相关性,实现对信道状态的精确估计;在对神经网络进行训练的过程中,可以采用并行计算的方式提升训练效率;对当前信道状态进行估计时,只需要考虑当前输入和上一时刻的隐藏状态,就能实现对信道状态的估计输出,有效降低信道状态估计的计算复杂度,实现快速估计。从而更有效地应对快速变化、双重选择性衰落的信道环境。
技术关键词
信道估计方法 矩阵 OFDM信道 神经网络训练 数据 注意力机制 波特率 复杂度 序列 黑色 场景 频率