一种基于深度学习的水声信道估计方法

在水下通信领域中，电磁波的传播会受到很大的限制，所以水声通信成为了通信的主要手段。利用正交频分复用(OFDM)调制技术的优势，在复杂且多变的水声信道中进行通信是目前常用的方法之一。为了应对水声信道的不利条件，需要使用信道估计来获取信道的状态信息来进行信道均衡以获得更好的通信效果。文章提出了一种基于深度学习的水声信道估计方法。设计了改进型多层感知机模型进行水声信道估计。与传统方法相比，文章提出的方法在估计性能与鲁棒性方面均获得了提升，同时也证明了残差对于基于深度学习的信道估计性能的提升有所帮助。