信道估计与均衡方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114338292A(43)申请公布日2022.04.12(21)申请号202011053103.6(22)申请日2020.09.29(71)申请人华为技术有限公司地址518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼(72)发明人沙彬斌刘炳亚吉鹏(74)专利代理机构北京中博世达专利商标代理有限公司11274代理人申健(51)Int.Cl.H04L25/02(2006.01)H04L25/03(2006.01)H04L27/20(2006.01)权利要求书2页说明书16页附图7页(54)发明名称信道估计与均衡方法及装置(57)摘要本申请公开了信道估计与均衡方法及装置，涉及光通信领域，在进行信道估计时可以不插入解调参考信号(demodulationreferencesignal，DMRS)，不仅可以提高频谱效率而且可以可以提高信道估计的精度。该方法包括：第一节点接收第一接收信号，并根据第一接收信号和目标神经网络模型，得到第一发送信号。其中，第一发送信号为第二节点要发送给第一节点的信。目标神经网络模型用于根据第一节点接收到的信号对应的交错正交幅度调制(offsetquadratureamplitudemodulation，OQAM)符号，得到第一节点接收到的信号对应的第二节点发送的信号。CN114338292ACN114338292A权利要求书1/2页1.一种信道估计与均衡方法，其特征在于，所述方法包括：第一节点接收第一接收信号；所述第一节点根据所述第一接收信号和目标神经网络模型，得到第一发送信号；其中，所述第一发送信号为第二节点要发送给所述第一节点的信号，所述目标神经网络模型用于根据所述第一节点接收到的信号对应的交错正交幅度调制OQAM符号，得到所述第一节点接收到的信号对应的所述第二节点发送的信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一节点根据所述第一接收信号和目标神经网络模型，得到第一发送信号，包括：所述第一节点根据所述第一接收信号，获取所述第一接收信号对应的第一OQAM符号；所述第一节点将所述第一OQAM符号输入到所述目标神经网络模型，得到所述第一发送信号。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一节点获取初始神经网络模型；所述第一节点根据大量接收到的信号对应的OQAM符号，以及每个所述接收到的信号对应的所述第二节点发送的信号训练所述初始神经网络模型，得到所述目标神经网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一节点获取初始神经网络模型，包括：所述第一节点根据所述第一接收信号的调制格式，和/或，所述第一接收信号的传输距离，获取所述初始神经网络模型。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括至少两个目标卷积层、至少一个目标残差网络层，目标flatten层和目标全连接层FCL；所述至少两个目标卷积层和所述至少一个目标残差网络层交替串行连接，所述至少两个目标卷积层中，与所述目标神经网络模型的输入端最远的目标卷积层与所述目标flatten层的一端连接，所述目标flatten层的另一端与所述目标FCL连接；所述目标残差网络层用于消减所述第一节点接收到的信号在高阶调制下受到的干扰。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少一个目标残差网络层包括至少一个目标卷积层和加法器，所述至少一个目标卷积层与所述加法器连接，所述加法器用于将所述目标残差网络层的输入信号与所述至少一个目标卷积层的输出信号相加。7.一种通信装置，其特征在于，所述通信装置包括：收发模块和处理模块；所述收发模块，用于接收第一接收信号；所述处理模块，用于根据所述第一接收信号和目标神经网络模型，得到第一发送信号；其中，所述第一发送信号为第二节点要发送给所述通信装置的信号，所述目标神经网络模型用于根据所述通信装置接收到的信号对应的交错正交幅度调制OQAM符号，得到所述通信装置接收到的信号对应的所述第二节点发送的信号。8.根据权利要求7所述的通信装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于根据所述第一接收信号，获取所述第一接收信号对应的第一OQAM符号；所述处理模块，还具体用于将所述第一OQAM符号输入到所述目标神经网络模型，得到所述第一发送信号。2CN114338292A权利要求书2/2页9.根据权利要求7或8所述的通信装置，其特征在于，所述处理模块，还用于获取初始神经网络模型；所述处理模块，还用于根据大量接收到的信号对应的OQAM符号，以及每个所述接收到的信号对应的所述第二节点发送的信号训练所述初始神经网络模型，得到所述目标神经网络模型。10.根据权利要求9所述的通信装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于根据所