安澄全，高博，杨延

哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001

进入21 世纪以来，移动通信技术迅猛发展，5G 通信系统已经成为当前通信领域中最热门的研究方向之一。现如今5G 技术在我国已经大规模投入使用，5G 通信的热门研究频段为毫米波频段，毫米波频段频谱资源极为丰富，其频带范围为26.5~300 GHz，可以有效解决当前频谱资源紧张的问题。毫米波通信技术也有它的不足，由于毫米波的频率较高，因此当用户在较高的速度下移动时，接收信号会受到多普勒效应的影响，产生较高的多普勒时延[1]。毫米波信道具有稀疏性，只有少数几条有效路径，且有效路径间相隔较远，这对毫米波信道的研究产生了干扰。正是由于这些原因，毫米波通信技术需要进行充分的研究才能得以应用。由于以上毫米波信号的特点，毫米波信道估计技术也成为毫米波通信的关键技术之一。文献[2]结合宽带短波信道的稀疏特性，提出了基于压缩感知的宽带短波正交频分复用（ orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）信道估计算法，充分利用了短波信道的稀疏特性，在降低导频开销的同时准确地进行信道估计，大大地提升了频带利用率，从而提高了短波通信的可靠性以及效率。文献[3]研究了基于压缩感知理论的MIMO-OFDM 系统稀疏信道估计及导频优化问题，指出信道估计问题可以转化为压缩感知理论中的稀疏信号重建问题，将最小化测量矩阵的互相关作为导频优化的目标。

随着深度学习技术的飞速发展，将深度学习引入到无线通信中已经成为现代通信的研究热点。……