相移键控信号的深度神经网络解调器

• 作者: 吴乐南 杨耀栋
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多元位置相移键控 栈式稀疏自编码网络 深度学习 带限信道 联合判决
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 144-150
• 页数: 7页
• 分类号: TN914.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.04.020

摘要

多元位置相移键控(MPPSK)信号具有高带宽利用率的特性,但是,带限信道下传统解调方案的解调性能大幅度下降.针对这个问题,提出了基于栈式稀疏自编码(SSAE)网络的码元判决方案.从接收信号提取特征信息和码元之间的码间干扰,并使用深度学习的思想对SSAE网络进行训练,使SSAE网络在信道环境恶劣的条件下对码元进行正确分类.此外,提出“多码元联合判决”方案并应用到SSAE网络的训练中,有效提高网络的解调性能.仿真结果表明,SSAE网络比传统方案的解调性能提高1～2个数量级,并且对信道环境的适应性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐南		412	3936	29.0	45.0
2	杨耀栋		1	0	0.0	0.0