一种5G高速移动系统中基于深度学习的多普勒频偏估计方法[发明专利]
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专利名称：一种5G高速移动系统中基于深度学习的多普勒频偏估计方法
专利类型：发明专利
发明人：杨丽花,王增浩,张捷,杨龙祥
申请号：CN202011578137.7
申请日：20201228
公开号：CN112822130A
公开日：
20210518
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种5G高速移动系统中基于深度学习的多普勒频偏估计方法，包括基于数据与导频信号，获取多普勒频偏初始估计，基于多普勒频偏初始估计构建预训练样本；利用构建的预训练样本对网络进行预训练处理，获取预训练网络的权重和阀值参数；基于导频信号，获取多普勒频偏初始估计，基于多普勒频偏初始估计构建训练样本；利用获取预训练网络的权重和阀值参数与构建的训练样本对网络进行第二次训练处理，获取最终的网络估计模型，进行线上多普勒频偏实时估计。
具有较快的收敛速度和高的估计性能，具有一定的实用价值。
申请人：南京邮电大学
地址：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
国籍：CN
代理机构：南京纵横知识产权代理有限公司
代理人：董建林
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