基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机

• 作者: 柏果 程郁凡 唐万斌
• 来源期刊: 信号处理
• 关键词: 深度学习 MSK非相干检测 干扰抑制
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 论文|Papers
• 页码范围: 328-335
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2021.03.002

摘要

窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),作为一种敌意的频域干扰,会严重地恶化最小频移键控(Min-imum Shift Keying,MSK)非相干检测的误码率(Bit Error Rate,BER)性能.为降低窄带干扰对BER性能的影响,MSK非相干接收机一般首先对接收信号进行干扰抑制.然而现有MSK非相干检测算法并未考虑干扰抑制对MSK信号造成的畸变,这制约了窄带干扰下非相干检测的MSK通信系统的BER性能.为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度学习的 MSK 非相干接收机(Deep Learning-Based MSK Noncoherent Receiver,DL-MSKNCR).该接收机包含一个干扰抑制子网络和一个MSK非相干检测子网络.通过联合训练与优化,MSK非相干检测子网络可以有效地应对干扰抑制子网络对MSK信号造成的畸变.仿真结果表明,DL-MSKNCR显著地提高了 NBI下非相干检测的MSK通信系统的BER性能.