1.一种OFDM系统下的信道估计方法，其特征在于，所述OFDM系统包含1个发送端T，1个接收端R，一个包含有一个隐含层的前馈神经网络工具箱，采用OFDM的方式进行数据传输，包含N个导频数据信号，同时接收端R对于导频信号的发送状态是已知的，信道状态矩阵服从瑞利分布；其具体操作步骤如下：(1)、初始化OFDM系统传输网络；

(2)、通过OFDM系统传输网络生成网络模型函数；

(3)、通过生成的网络模型函数随机生成网络输入层状态参数；

其中，所述随机生成网络输入层状态参数具体是：在进入神经网络工具箱之后，由系统随机产生输出层和隐含层之间的连接权值矩阵W＝(ω1,ω2,...,ωn)和隐藏层节点的偏置矩阵B＝(b1,b2,...,bn)，神经网络函数可通过βi，ωi，bi，xi表示为：其中， 为连接第i个隐含节点与输出节点的权值向量；

(4)、通过已知状态参数的状态参数生成整体网络的损失函数；

其在，所述生成整体网络的损失函数具体是：通过已知导频信号xi，计算出理想状态下的接收端接收信号矩阵T＝(o1,o2,...,on)，同2

时求解得到小化损失函数时的权值矩阵β，增加L2范数α||β|| ，其中α∈(0,1)，令X＝g(w·x+b)，损失函数为：其中，α表示惩罚因子；

(5)、利用岭回归求解损失函数中的状态参数β；然后返回步骤(2)的网络模型；

其中，所述利用岭回归求解损失函数中的状态参数β的过程是：在得到损失函数的解析式之后，求解函数：

2 2

lim{[||Xβ‑T||‑α||β||]}＝0     (4)可得到：

* T ‑1 T

β＝(XX+αI) XT                       (5)*

其中，β表示岭回归求解所得的网络状态参数集；

(6)、利用训练好的网络输出与输入，最终得到所需信道的估计矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种OFDM系统下的信道估计方法，其特征在于，在步骤(1)中，所述初始化OFDM系统传输网络是采用16QAM调制方式。

3.根据权利要求1所述的一种OFDM系统下的信道估计方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述生成网络模型函数具体是：令xi表示映射出的导频发送信号，yi表示通过信道后的接收端导频信号输出，将xi和yi作为神经网络的训练数据集；通过激活函数g(x)，网络模型可写作：

4.根据权利要求1所述的一种OFDM系统下的信道估计方法，其特征在于，在步骤(6)中，所述利用训练好的网络输出与输入，最终得到所需信道的估计矩阵具体是：*

将训练好的网络状态参数集β带回到步骤(2)的网络模型中，通过实际输入数据si，得到f(si)，得到信道状态 完成信道估计。