分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 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。