基于深度学习的GSM接收机模型

• 作者: 张皓凯 李亚兰 江涵思 谢文武
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: GSM 接收机 误码率 深度神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 17-22
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.3
• 语种: 中文

摘要

在传统GSM接收机原理的基础上引入深度学习的概念,给出了基于深度学习的GSM系统的模型,减小系统信号传输的误码率,以达到优化通信系统的结构和性能的目的.最后通过搭建MATLAB和PYTHON平台对系统进行仿真实验,从仿真结果推断引入深度学习检测算法后对GSM系统误码率的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亚兰	湘南学院电子信息与电气工程学院	14	40	4.0	6.0
2	谢文武	湖南理工学院信息科学与工程学院	14	10	2.0	2.0
3	张皓凯	湖南理工学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	江涵思	湖南理工学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0