OFDM 系统中基于深度学习的信号检测方案
信息论
2021-07-29 v1 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
信道估计与信号检测是正交频分复用（OFDM）系统中保障端到端通信质量的关键步骤。本文提出一种 DDLSD 方法，即面向 OFDM 系统信号检测的数据驱动深度学习（Data-driven Deep Learning for Signal Detection）。首先建立 OFDM 系统模型；随后将长短期记忆（LSTM）引入该模型；通过仿真生成无线信道数据，将预处理后的时间序列特征信息输入 LSTM 完成离线训练；最后利用训练好的模型在线恢复发射信号。该方案与现有 OFDM 接收机的区别在于：将显式估计的信道状态信息（CSI）转化为隐式估计 CSI，并直接恢复发射符号。仿真结果表明，DDLSD 方案在提升信道估计与信号检测性能方面优于现有传统方法。
引用
@article{arxiv.2107.13423,
title = {A Signal Detection Scheme Based on Deep Learning in OFDM Systems},
author = {Guangliang Pan and Zitong Liu and Wei Wang and Minglei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13423},
year = {2021}
}