基于深度学习的OFDM信道估计算法研究

针对现有深度学习算法在信道估计过程中训练效率低,收敛速度慢,对时变信道适应能力差的问题,提出将元学习理论思想应用到信道估计算法中。元学习理论利用已有的训练数据指导新的学习任务,使信道估计算法逐渐精确。仿真实验结果表明,基于元学习思想的深度学习在解决信道估计问题时,随着信噪比的增大误比特率和均方误差逐渐减小,收敛速度快,从而可实现优化系统的目的。