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摘要:
对于多输入多输出(MIMO)系统,对数据量增长的需求促使科研者提出可以减少解码计算量并且保证接收准确性的新型技术。本文研究了基于机器学习的应用以提出一种自适应的干扰感知接收机。对于典型的接收机,干扰抑制合并(IRC)因其可以抑制干扰而能提供更好的性能,但其复杂度要高于最大比合并(MRC)。考虑到性能和计算复杂度的折中,本文提出了一种基于神经网络的自适应接收机,其可以根据信道状态在MRC和IRC间自适应切换。在本文提出的接收机中,从干扰相关矩阵中提取的特征及通过性能分析计算相应的标签用于训练神经网络。该接收机可以自动识别干扰等级并且选择合适的接收机。仿真表明本文提出的接收机可以实现更高的分类准确性,更低的计算复杂度及同IRC相近的性能。
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文献信息
篇名 一种具有干扰识别功能的基于神经网络的自适应MIMO接收机
来源期刊 无线通信 学科 工学
关键词 自适应接收机 MIMO 神经网络 干扰识别
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 147-156
页数 10页 分类号 TN92
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨鸿文 38 269 10.0 15.0
2 赵映竹 1 0 0.0 0.0
3 张羽书 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应接收机
MIMO
神经网络
干扰识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线通信
双月刊
2163-3983
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
205
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