一种基于深度学习的OFDM信号检测方法.pdf

一种基于深度学习的OFDM信号检测方法.pdf 本文提出了一种基于深度学习的OFDM信号检测方法，旨在解决传统算法在正交频分复用（OFDM）系统中导频数量较少时误符号率较高的问题。该算法设计了一种信号检测网络，能够代替传统算法中的信道估计和均衡，主要包含输入层、双向长短记忆神经网络（BiLSTM）层、全连接层、softmax层和分类层。 OFDM信号检测是无线通信系统中的一种重要技术，能够提高系统的可靠性和稳定性。然而，在OFDM系统中，传统算法存在一些缺陷，如高误符号率、计算复杂度高等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的OFDM信号检测方法。 深度学习是一种机器学习技术，能够通过神经网络对复杂数据进行学习和分析。在OFDM信号检测领域中，深度学习可以学习信号特征，提高信号检测的准确性和效率。本文的算法采用了BiLSTM神经网络，能够学习OFDM信号的时频特征，并对其进行检测。 BiLSTM神经网络是基于长短记忆神经网络（LSTM）的变体，能够学习序列数据中的长期依赖关系。BiLSTM神经网络由两个LSTM单元组成，能够学习双向信息，从而提高信号检测的准确性。在本文的算法中，BiLSTM神经网络是信号检测网络的核心部分，能够学习OFDM信号的特征，并对其进行检测。 信号检测网络的设计是本文的关键部分。该网络主要包含五个层：输入层、BiLSTM层、全连接层、softmax层和分类层。输入层用于接收OFDM信号，BiLSTM层用于学习OFDM信号的特征，全连接层用于将特征映射到分类结果，softmax层用于输出概率分布，分类层用于输出最终的分类结果。 实验结果表明，本文的算法在OFDM信号检测方面具有很高的性能。与传统算法相比，本文的算法在误符号率为10^-3时，有5~6dB的性能提升，与同类型的LSTM信号检测网络相比，本文的算法在误符号率为10^-3时，有2~3dB的性能提升。 本文的算法是一种基于深度学习的OFDM信号检测方法，能够提高OFDM信号检测的准确性和效率，是OFDM系统中的重要技术之一。