时变信道下基于LSTM的信道估计方法 - 季策; 王鑫; 耿蓉; 梁敏骏 (东北大学学报（自然科学版）, 2023)
TN911.7; 针对时变信道环境下传统信道估计方法性能受限,其他基于深度学习的信道估计方法估计精度低或复杂度高的问题,提出一种基于长短期记忆结构的信道估计网络,由双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络和多层感知器(multilayer perceptron,MLP)网络组成,即BiLSTM-MLP.首先,利用BiLSTM网络来学习信道的时变特性;然后,利用MLP网络进行去噪并重构信道估计.仿真结果表明,所提出的信道估计方法与传统方法相比,性能提升明显,与同类型的基于深度学习的估计方法相比,复杂度较低且性能更优.此外,所提方法还具有对不同导频密度的鲁棒性.