在5G高速移动系统中，由于移动设备的高速运动，信号会受到多普勒频偏的影响，这会导致通信质量下降，甚至可能导致通信链路中断。为了解决这一问题，研究者们提出了一种基于反向传播（BP）神经网络的多普勒频偏估计方法。该方法针对5G-NR（New Radio）系统，特别是在毫米波频段的通信环境，如高速铁路等应用场景，其性能至关重要。
BP神经网络是一种经典的监督式学习模型，常用于数据建模和预测任务。在本研究中，BP神经网络被用来学习并建立多普勒频偏与接收到的导频符号之间的映射关系。通过生成包含随机多普勒频偏和对应的接收导频符号的数据集来构建训练样本。这些样本模拟了实际通信环境中的各种多普勒频偏情况，确保了网络训练的全面性。
训练阶段，神经网络的输入是随机多普勒频偏，输出是对应的接收导频符号。通过反向传播算法，网络逐步调整权重和偏置，以最小化输入和输出之间的误差，从而得到输入多普勒频偏与输出导频符号间的精确映射。这个过程可以看作是网络学习如何解码接收到的信号，以准确估计多普勒频偏。
在线上估计阶段，训练好的神经网络被用来处理实时的接收导频符号数据。通过网络的前向传播，输入接收的导频符号，网络将输出估计的多普勒频偏值。这种方法的优点在于，它能够根据实时的信号特性快速并准确地估计频偏，而不必依赖复杂的数学模型或者多次迭代。
仿真结果表明，基于BP神经网络的多普勒频偏估计方法相比传统方法，具有显著的性能优势。其估计精度更高，同时计算复杂度相对较低，这对于资源有限的5G移动设备来说尤为重要。此外，由于神经网络的泛化能力，这种方法在面对未知的多普勒频偏变化时也能保持良好的估计性能。
该研究提出的基于BP神经网络的多普勒频偏估计方法，为5G高速移动系统的通信稳定性提供了有效保障。通过深度学习的方法，不仅提升了频偏估计的准确度，还降低了计算成本，这对于实现5G的高数据速率和低延迟目标具有重要意义。同时，这种方法也为其他类似的信号处理问题提供了一种新的解决思路，尤其是在处理高速移动环境下的通信挑战时。
