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基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究

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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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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 马涛,李悦,杨峰,丁良辉.(2019).基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201904.00025] (Click&Copy)
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[V1] 2019-04-01 15:47:37 chinaXiv:201904.00025V1 Download
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