【摘 要】
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近年来基于深度机器学习的人工智能方法,由于可以弥补基于系统要素统计模型所得到的算法与实际场景不符的不足,在移动通信领域得到了广泛的应用研究。本文尝试将深度机器学习方法用于MIMO和OFDM系统信号检测,设计了相应的深度学习检测方法。主要工作如下:一、针对CSI已知条件下的MIMO信号检测问题,设计了改进的Det Net深度学习检测方法。提出的简化的Det Net检测网络,删除了一些冗余的输入向量,
【基金项目】
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国家自然科学基金课题（61871128）; 江苏省科技厅前沿引领技术基础研究专项（BK20192002）
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近年来基于深度机器学习的人工智能方法,由于可以弥补基于系统要素统计模型所得到的算法与实际场景不符的不足,在移动通信领域得到了广泛的应用研究。本文尝试将深度机器学习方法用于MIMO和OFDM系统信号检测,设计了相应的深度学习检测方法。主要工作如下:一、针对CSI已知条件下的MIMO信号检测问题,设计了改进的Det Net深度学习检测方法。提出的简化的Det Net检测网络,删除了一些冗余的输入向量,并对检测网络的参数进行了训练。仿真结果表明,改进后的Det Net检测器误比特率性能优于传统的Det Net检测器;此外,误比特率性能还优于传统的ZF检测。二、针对CSI未知条件下的MIMO信号检测问题,采用了基于深度学习的DNN架构,通过对网络参数进行训练,得到了深度学习DNN检测器。仿真结果表明,所得到的DNN检测器,在不需要对信道进行估计的条件下,其误比特率性能与完美CSI条件下ML检测算法的性能非常接近。三、针对CSI已知条件下的OFDM信号检测问题,设计了改进的Det Net深度学习检测方法。提出了简化的Det Net检测网络,删除了一些冗余的输入向量,并对检测网络的参数进行了训练。仿真结果表明,改进后的Det Net检测器,即使在具有较大多普勒频偏的情况下,其误比特率性能仍优于传统的ZF检测。四、针对CSI未知条件下的OFDM信号检测问题,采用了深度学习DNN网络,通过对网络参数进行训练,得到了深度学习DNN检测器。该DNN检测器针对现有存在导频的OFDM传输系统,将导频和数据同时作为网络的输入,提高了网络的检测性能。仿真结果表明,所设计的深度学习DNN检测器的误比特率性能与传统的MMSE检测算法相当。而在导频数较少、去除循环前缀以及存在非线性限幅噪声的场景下,DNN算法的误比特率性能优于传统MMSE检测方法。
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