關鍵詞：bp神經網絡 信道估計 

摘要：Filtered-OFDM波形是滿足5G網絡要求的重要候選波形之一,而信道估計的準確性一直以來是現代通信系統中非常關鍵的技術指標.為了提高5G網絡信道估計的準確性,將一種BP神經網絡信道估計算法應用于Filtered-OFDM系統中.將少量的參考信號輸入神經網絡進行訓練,使其適應信道的變化,再將接收信號輸入神經網絡估計整個信道的頻率響應.經過算法研究和系統仿真發現,與傳統的LS算法相比,BP神經網絡算法可以有效降低系統的誤碼率(BER).同時,從系統復雜度上考慮,BP神經網絡算法通過一次神經網絡訓練操作,就可有效估計出大量符號的信道信息,是一種復雜度適中的算法.

南開大學學報·自然科學版雜志要求:

{1}如是基金項目，請在來稿地腳處注明基金名稱及編號。

{2}來稿須為未經公開發表的學術論著，本刊反對一稿多投，要求作者所投稿件重復率不得超過25%。

{3}參考文獻按引用的先后順序列于文末。

{4}按照GB/T7714-2005《文后參考文獻著錄規則》的有關規定，本刊參考文獻采用順序-編碼制，引用的參考文獻請在正文中用方括號和阿拉伯數字按順序標在引用處。

{5}來稿附 400 字以內論文摘要、關鍵詞 3~8 個及中圖分類號，文后附英文題目、摘要、關鍵詞。

注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社