【摘 要】
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针对传统算法在正交频分复用(OFDM)系统导频数量较少时误符号率较高的问题,提出一种基于深度学习的OFDM信号检测方法,该算法设计一种信号检测网络,其信号检测网络可以代替传统算法中的信道估计和均衡,主要包含:输入层、双向长短记忆神经网络(Bidirectional long short memory neural network,BiLSTM)层、全连接层、softmax层以及分类层。首先需要构建BiLSTM,然后利用3GPP TR38.901信道模型下生成的数据对已经构建好的神经网络进行训练,最后则可将
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,32181部队
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针对传统算法在正交频分复用(OFDM)系统导频数量较少时误符号率较高的问题,提出一种基于深度学习的OFDM信号检测方法,该算法设计一种信号检测网络,其信号检测网络可以代替传统算法中的信道估计和均衡,主要包含:输入层、双向长短记忆神经网络(Bidirectional long short memory neural network,BiLSTM)层、全连接层、softmax层以及分类层。首先需要构建BiLSTM,然后利用3GPP TR38.901信道模型下生成的数据对已经构建好的神经网络进行训练,最后则可将
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