典型文献
基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法
文献摘要：
在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)通信系统中,由于发射机和接收机晶体振荡器固有的物理特性不同,导致载波频率偏移(carrier frequency offset,CFO)的产生,它破坏了 OFDM信号子载波之间的正交性,影响信号的有效传输.传统的载波频率偏移估计方法是使用训练符号或导频符号来完成,这占用了一定通信带宽并且增加了计算开销.本文提出了一种基于深度学习的载波频率偏移估计方法,使用全连接神经网络,以数据驱动的方式,直接根据接收信号的数据部分估计出载波频率偏移.经过实验仿真可知,所提方法可以提升带宽效率,并且比传统估计方法有更高的估计准确性.
文献关键词：
OFDM;载波频率偏移;深度学习;全连接神经网络
中图分类号：
作者姓名：
周兴
作者机构：
宁波大学 信息科学与工程学院,宁波315211
文献出处：
引用格式：
[1]周兴-.基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法)[J].无线通信技术,2022(04):6-11
A类：
B类：
全连接神经网络,载波频率偏移,估计方法,正交频分复用,orthogonal,frequency,division,multiplexing,OFDM,通信系统,发射机,接收机,晶体振荡器,物理特性,carrier,offset,CFO,号子,正交性,导频,通信带宽,计算开销,接收信号,实验仿真
AB值：
0.267322
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