【摘 要】
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超宽带(UWB)无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度。基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比(EbN0)的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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北京市科技计划课题项目(Z191100001419001),北京市优秀人才资助计划青年拔尖项目(2016000026833ZK08),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划(CIT&TCD201704065)。
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超宽带(UWB)无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度。基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比(EbN0)的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。
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