【摘 要】
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针对多径衰落信道下的信号识别问题,提出了一种基于深度学习网络(DLN)的深度学习架构.建立基于能量自然对数模型,模型是通过隐藏层重建的.DLN网络分别通过幅度隐藏网络、相位隐藏网络和频率隐藏网络进行信号识别.这些隐藏网络提取了一个或多个通信信号的特征,以降低通信系统的误码率(BER).通过理论证明,所提出的DLN通过幅值加权子网络、相位加权子网络和频率加权子网络,能够有效地降低BER.仿真结果表明,与传统算法相比,该网络在相同训练序列和信噪比(SNR)的情况下,对信号的识别具有更低的BER.
【机 构】
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92941部队44分队 葫芦岛 125000
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针对多径衰落信道下的信号识别问题,提出了一种基于深度学习网络(DLN)的深度学习架构.建立基于能量自然对数模型,模型是通过隐藏层重建的.DLN网络分别通过幅度隐藏网络、相位隐藏网络和频率隐藏网络进行信号识别.这些隐藏网络提取了一个或多个通信信号的特征,以降低通信系统的误码率(BER).通过理论证明,所提出的DLN通过幅值加权子网络、相位加权子网络和频率加权子网络,能够有效地降低BER.仿真结果表明,与传统算法相比,该网络在相同训练序列和信噪比(SNR)的情况下,对信号的识别具有更低的BER.
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