新型的基于堆栈式ELM的时变信道预测方法

针对高速移动场景正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,提出了一种新的基于堆栈式极限学习机(extreme learning machine,ELM)的时变信道预测方法。为了捕获输入数据的深层信息,基于单隐藏层神经网络,首先利用堆栈式ELM方法从历史信道中提取信道的深层特征,并获得网络的初始输出权值。然后,为了适应信道的变化,新方法基于新构造的历史信道样本与初始的输出权值来实时更新网络的输出权值,并基于更新后的输出权值预测得到未来时刻的信道。最后,仿真结果表明,新方法较现有方法具有更高预测精度,适用于高速移动场景。