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本发明实施例提供了一种基于RBF神经网络的多普勒频偏估计方法和系统,所述方法包括：利用给定的神经网络学习算法实现接收端导频符号与多普勒频偏之间的映射关系，然后对多普勒频偏进行估计。首先确定5G高速移动环境中接收端收到的导频符号样本集；根据5G高速移动环境中随机生成多普勒频偏，利用不同多普勒频偏情况下的导频信号组成训练样本对三层RBF神经网络进行训练，得到最优权值；计算RBF神经网络权值调节律；判断RBF神经网络误差值是否大于给定误差；如果是则继续计算RBF神经网络误差值。
(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 CN 114338324 A
(43)申请公布日 2022.04.12
(21)申请号 202111533304.0
(22)申请日 2021.12.15
(71)申请人 北京许继电气有限公司
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