【摘 要】
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非协作通信中多输入多输出正交频分多路复用（MIMO-OFDM）信号信噪比盲估计和子载波的调制识别研究仅针对单一任务。对此，提出了一种将深度神经网络与多任务学习模型相结合，同时完成信噪比盲估计与子载波调制识别的算法。首先利用特征值矩阵联合近似对角化算法恢复发送信号，并提取恢复信号的同向正交分量作为浅层特征；然后搭建基于一维卷积神经网络的多任务学习模型，通过联合训练信噪比估计和子载波调制识别2个任务，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61771085）； 重庆市自然科学基金项目（cstc2021jcyj-msxmX0836）；
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非协作通信中多输入多输出正交频分多路复用（MIMO-OFDM）信号信噪比盲估计和子载波的调制识别研究仅针对单一任务。对此，提出了一种将深度神经网络与多任务学习模型相结合，同时完成信噪比盲估计与子载波调制识别的算法。首先利用特征值矩阵联合近似对角化算法恢复发送信号，并提取恢复信号的同向正交分量作为浅层特征；然后搭建基于一维卷积神经网络的多任务学习模型，通过联合训练信噪比估计和子载波调制识别2个任务，实现优势互补。仿真结果表明，所提算法可获得比单任务学习模型更优的性能；当信噪比为-10 dB时，信噪比估计的均方误差降低了66.21%,子载波调制识别的精度提高了4.75%。
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