在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题,提出了一种基于宽深超分辨率(Wide Deep Super-resol...在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题,提出了一种基于宽深超分辨率(Wide Deep Super-resolution,WDSR)网络的信道估计方法,把导频值通过最小二乘估计(Least Squares,LS)初步插值,再通过WDSR网络再次放大重构整个信道的响应。将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。仿真结果表明,与超分辨率卷积神经网络(Super-resolution Convolutional Neural Network,SRCNN)信道估计算法相比,在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6 dB。展开更多
