文档名：一种模型驱动的深度学习OFDM接收机
摘要：针对正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)接收机解调精度低和计算复杂度高的问题,采用深度学习方法构建了一种新的模型驱动的接收机模型,称为FBLTNet(FullyConnected,Bi-LSTMandTransformer-encoderNeuralNetwork).该模型分为信道估计和信号检测两个部分,其中信道估计以全连接神经网络(FullyConnectedDeepNeuralNetwork,FCDNN)替代线性插值,信号检测则使用深度自注意力网络编码器Transformer-encoder和双向长短期记忆网络(BidirectionalLong-ShortTermMemory,Bi-LSTM)的组合网络,实现信号的解调和比特流的恢复.在瑞利衰落信道下测试了不同调制方式的接收机性能,结果表明FBLTNet与基于深度学习的接收机以及传统接收机相比,误比特率性能得到了显著的改善;与数据驱动的无线接收机算法相比,线下训练模型收敛时间和测试时间分别减少了33.0%和25%,网络结构参数减少了29.5%.
Abstract：Toovercometheproblemsoflowdemodulationprecisionandhighcomputationalcomplexityintheorthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM)wirelessreceiver,anewmodel-drivenOFDMreceivermodelnamedFBLTNet(FullyConnected,Bi-LSTMandTransformer-encoderNeuralNetwork)includingchannelestimationandsignaldetectionisproposedonthedeeplearningtechnology.FullyConnectedDeepNeuralNetwork(FCDNN)isappliedtoreplacelinearinterpolationinthechannelestimation.Inthesignaldetectionpart,thecombinationofTransformer-encoderandBidirectionalLongShortTermMemory(Bi-LSTM)isappliedtoachievesignaldemodulationandbitstreamrecovery.ThereceiverperformanceindifferentmodulationmodesistestedintheRayleighfadingchannel.SimulationresultsshowthattheFBLTNetachievesasignificantimprovementperformanceinthebitratecomparedwiththedeeplearningbasedreceiversaswellastheconventionalreceivers.Comparedwiththedata-drivenwirelessreceiveralgorithm,theofflinetrainingmodelhasbetterperformancebyreducingtheconvergencetime,testingtimeandnetworkparameters33.0%,25%and29.5%,respectively.
作者：刘檬 卢敏 胡娟 李卓敏Author：LIUMeng LUMin HUJuan LIZhuomin
作者单位：江西理工大学理学院,江西赣州341000
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(2)
分类号：TN85TP391
关键词：OFDM接收机 模型驱动 深度学习 MMSE信号检测
Keywords：OFDMreceiver model-driven deeplearning MMSEsignaldetection
机标分类号：TN851TN911TP391
在线出版日期：2024年3月5日
基金项目：国家自然科学基金一种模型驱动的深度学习OFDM接收机[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(2)刘檬 卢敏 胡娟 李卓敏针对正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)接收机解调精度低和计算复杂度高的问题,采用深度学习方法构建了一种新的模型驱动的接收机模型,称为FBLTNet(FullyConnected,Bi-LSTMandTransfor...参考文献和引证文献
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