一种基于深度学习的位置信息辅助的可见光信道估计方法

摘要

本发明提供的基于深度学习的位置信息辅助的可见光信道估计方法，包括：采集导频信号、位置坐标和真实的可见光信道频率响应CFR，获取训练数据集；对训练数据集进行预处理，得到预处理后的训练数据集；将预处理后的导频信号、位置坐标作为深度神经网络DNN模型的输入，真实的CFR为DNN模型的目标输出，对DNN模型进行离线训练；实时采集导频信号和位置坐标，进行数据预处理后输入训练完成的DNN模型中，输出实时的CFR，完成可见光信道的估计。本发明提供的可见光信道估计方法，充分利用了位置坐标信息和导频信息，通过训练深度神经网络实现对可见光的信道估计，准确程度高；同时，通过训练后的神经网络模型进行可见光的信道估计，操作简单，复杂程度低。