【摘 要】
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正交时频空技术具有良好的多普勒频侈和时延适应性，在高多普勒通信场景下得到充分应用。针对OTFS系统的信道估计方法存在复杂度高、误码性能较差等不足的问题，基于卷积神经网络的方法，提出星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法。仿真结果表明，星地场景下，基于深度学习的方法在算法复杂度以及误码率方面比传统方法更优，从而证明深度学习在OTFS系统进行信道估计方面是可行的。
【机 构】
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电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61871422）； 国家重点研发计划资助项目（No.2019YFB1803102）～～；
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正交时频空技术具有良好的多普勒频侈和时延适应性，在高多普勒通信场景下得到充分应用。针对OTFS系统的信道估计方法存在复杂度高、误码性能较差等不足的问题，基于卷积神经网络的方法，提出星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法。仿真结果表明，星地场景下，基于深度学习的方法在算法复杂度以及误码率方面比传统方法更优，从而证明深度学习在OTFS系统进行信道估计方面是可行的。
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