基于卷积神经网络自编码器结构的空时分组传输方案

摘要

为提高现有端到端通信系统的泛化能力和可靠性,提出了一种基于卷积神经网络的空时分组码(Space-Time Block Coding,STBC)多输入多输出通信系统物理层方案.该方案将通信系统物理层表述、调制和解调过程联合起来形成端到端自编码器系统,引入多层一维卷积层,分别构建发射机和接收机,并扩展为多天线模式.为进一步提高系统可靠性,合理规划网络结构和参数,联合信号的调制和编码方案,优化了系统模型.仿真实验表明,针对瑞利相关衰落下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道应用场景,训练模型可以实现传统STBC系统的误码性能,两发两收系统在发送端相关系数为0和0.9时分别优于传统系统0.5 dB和1 dB.此外,经过优化后的系统可获得采用卷积编码的性能改善效果,其两发两收不同工作方式优于传统1/2码率卷积编码STBC系统1～3 dB.