一种基于深度学习的时变OFDM系统信号检测方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的时变OFDM系统信号检测方法，生成信号检测网络模型输入数据集，构建一个信号检测网络模型，在网络训练前需预设好训练和测试参数，采用在线生成训练数据和测试数据的方式训练网络，测试数据喂入信号检测网络，信号检测网络模型根据喂入的特征向量，产生预测出的发送数据比特，与真实的发送数据比特进行对比，测试网络当前的性能。本发明于针对快速时变OFDM系统，结合深度学习方法，利用循环神经网络处理时间序列的优势，简化了接收机架构，成功实现信号的解调，改进了快速时变OFDM系统中的信号检测性能，本发明有效减小了系统实现复杂度，同时也提升了系统整体的误比特率性能。