【摘 要】
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针对传统快时变信道下的OFDM信道估计性能低下问题,提出基于梳状导频的最小二乘高斯过程回归（LS-GPR）时变信道频率估计算法。介绍高斯过程回归理论,它是一种具有强大的非线性拟
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针对传统快时变信道下的OFDM信道估计性能低下问题,提出基于梳状导频的最小二乘高斯过程回归（LS-GPR）时变信道频率估计算法。介绍高斯过程回归理论,它是一种具有强大的非线性拟合能力和小样本学习能力的机器学习方法。通过LS估计出的导频处的频率响应用作训练序列,使用高斯过程回归方法估计其它子信道的频率响应。仿真结果表明,在多径信道情况下,LS-GPR信道估计算法明显优于传统的信道估计方法,在高信噪比时误码性能有很大提升。
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