【摘 要】
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针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中的空时分组码识别(Space-Time Block Code,STBC)问题,本文提出了一种利用卷积-循环神经网络的串行序列空时分
【机 构】
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海军航空大学信息融合研究所,91206部队
【基金项目】
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泰山学者工程专项基金(ts201511020)
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针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中的空时分组码识别(Space-Time Block Code,STBC)问题,本文提出了一种利用卷积-循环神经网络的串行序列空时分组码识别方法。将一维接收信号的实部和虚部分离后输入网络,利用卷积神经网络(CNN)提取其空间特征,结合循环神经网络(RNN)提取其深层时序特征,提高网络的特征表达能力;网络训练过程采用反向传播方法,通过计算输出与目标值的误差,将误差反向传回网络中并更新权值,完成网络的训练过程;将测试
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