一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法

摘要

本发明公开了一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法，包括：在数据和导频均已知的情况下，获取时域信道估计值；根据时域信道估计值构建预训练样本集；随机初始化网络参数，利用预训练样本集对网络进行预训练，获取预训练网络的权值和阈值参数；在仅导频均已知的情况下，获取时域信道估计值，并根据时域信道估计值构建训练样本集；采用预训练网络的权值和阈值参数作为训练阶段网络的初始参数，通过训练样本集对网络再次进行训练，获得信道预测网络模型；基于信道预测网络模型进行线上信道预测，将线上预测值转化为复数，作为最终的信道预测值。显著提高时变信道预测精度，具有较低的计算复杂度，适用于高速移动环境中时变信道信息的高效获取。