基于深度神经网络的SM-OFDM信号分组检测方法
公开
摘要
基于深度神经网络的SM‑OFDM信号分组检测方法，属于无线通信技术领域。该方法的实现过程主要分为三步：首先，基于SM‑OFDM系统仿真生成数据集，对数据进行预处理后生成特征向量；其次，搭建DNN网络，将特征向量与标签成对输入网络，采用监督学习方法进行离线训练；最后，在不同信噪比下，生成测试数据并输入训练好的网络，输出预测信息比特，进一步与发送信息比特比较，测试该网络的检测性能。本发明通过使用深度学习方法对SM‑OFDM信号按子载波分组进行检测，显著降低了网络复杂度。同时利用DNN强大的学习能力，能够以较低复杂度实现与传统最优最大似然(ML)检测方法相比拟的误比特率(BER)性能。
基本信息
专利标题 ：
基于深度神经网络的SM-OFDM信号分组检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114584448A
申请号 ：
CN202210141327.5
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
白智全张金梅庞珂杨凯越
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历城区山大南路27号
代理机构 ：
济南金迪知识产权代理有限公司
代理人 ：
许德山
优先权 ：
CN202210141327.5
主分类号 ：
H04L27/26
IPC分类号 ：
H04L27/26 H04L1/00 G06N3/04
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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