【摘 要】
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传统的通信物理层链路将信息传输系统分为若干个模块,如编码、调制、解调、信道估计、信道均衡等,各个模块独立优化,理论上取得了局部最优解,但在实际系统中,许多非线性的硬件因素（如非线性的功率放大器）使得传统的物理层传输性能只能逼近最优解。近年来,深度学习（Deep Learning,DL）在语音识别、图像处理等领域飞速发展。由于深度学习具有强大的特征自动提取能力、非线性拟合能力和一体化结构的特点,因此
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传统的通信物理层链路将信息传输系统分为若干个模块,如编码、调制、解调、信道估计、信道均衡等,各个模块独立优化,理论上取得了局部最优解,但在实际系统中,许多非线性的硬件因素（如非线性的功率放大器）使得传统的物理层传输性能只能逼近最优解。近年来,深度学习（Deep Learning,DL）在语音识别、图像处理等领域飞速发展。由于深度学习具有强大的特征自动提取能力、非线性拟合能力和一体化结构的特点,因此越来越多的通信领域专家将其应用于通信物理层。针对多径衰落信道下,现有的基于自编码器（Auto Encoder,AE）的物理层传输系统性能并不理想的问题,本文提出了一种鲁棒性强的基于自编码器的传输系统用于未知的无线信道。此外,受传统通信系统中导频理论的启发,该系统引入了一个精心设计的导频序列,将其融入到自编码器网络中,导频将与经自编码器编码后的发送数据进行拼接得到组装信号,组装信号经多径衰落信道后到达解码端,解码端自适应地从组装信号中提取出导频序列,获得隐式信道信息,并恢复发送数据。本文提出的系统结构较为简单,能在信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）较低的无线衰落信道下表现出较强的鲁棒性。进一步地,在前一研究基础上,本文提出了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的导频辅助自编码器通信系统,该系统将能携带信道信息的导频序列融入到能处理二维输入的卷积自编码器中,所提出的系统在结构上能够更好地融合导频信息,提高导频效率。实验仿真结果表明,在未知的瑞利衰落信道环境下,该系统不仅在信道利用率上得到了极大的改善,同时与现有的基于CNN的差分编码通信系统相比,取得了更好的误块率（Block Error Rate,BLER）性能和更低的计算复杂度。
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