【摘 要】
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针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中的窄带干扰(narrowband interference,NBI)引起的性能下降,提出了两种基于深度学习(deep learnin
【机 构】
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上海交通大学图像通信与网络工程研究所,上海交通大学无线通信技术研究所,海军研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771309,61671301,61420106008,61521062);上海市重点实验室基金资助项目(STCSM15DZ2270400);数据链技术重点实验室开放基金资助项目(CLDL-20162306);上海交通大学医工交叉基金资助项目(YG2017QN47)
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针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中的窄带干扰(narrowband interference,NBI)引起的性能下降,提出了两种基于深度学习(deep learning,DL)的窄带干扰消除结构。在两种结构中,首先分别对接收信号进行预处理,然后利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)从时域上对经过预处理的数据进行特征提取并获得干扰估计。最后将干扰估计量从接收信号中消去。仿真结果显示,两种结构可以有效学习出OFDM系统中的窄带干扰,并提升系统性能。
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