SEFDM FTN系统的速率分析与深度神经网络检测器
信号处理
2021-03-04 v1 信息论
math.IT
摘要
在本工作中，我们比较了频域中未编码的超奈奎斯特（FTN）信令的容量与可达速率，其亦被称为频谱高效FDM（SEFDM）。我们提出了一种用于加性白高斯噪声信道中SEFDM信号的深度残差卷积神经网络检测器，其可在多达60个子载波的系统中逼近Mazo极限。值得注意的是，对于12至60个子载波、15%频谱压缩的未编码QPSK SEFDM系统，深度检测器实现了小于0.4-0.7 dB的损失。
引用
@article{arxiv.2103.02306,
title = {Rate Analysis and Deep Neural Network Detectors for SEFDM FTN Systems},
author = {Arsenia Chorti and David Picard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02306},
year = {2021}
}