【摘 要】
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针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预
【机 构】
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海军航空大学信息融合研究所,海军航空大学航空基础学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划(91538201),泰山学者工程专项(201511020)资助课题
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针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明,在无信道和噪声等先验信息的条件下,所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码,且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种,识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低,不需要利用大量样本数据
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