典型文献
基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法
文献摘要：
为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法.在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线信号进行分段,生成数据集.在此基础上,构建了适用于检测承载SSB信号片段的CNN,对任意一个SSB进行检测,实现了SSB目标区间的快速定位,减少了相关过程中的搜索范围.进一步使用改进的混合相关算法,在目标区间完成主同步信号定时同步及频偏估计.仿真结果表明,所提算法具有良好的SSB检测率和定时同步性能,能够有效抵抗噪声和频偏的影响.
文献关键词：
小区搜索;卷积神经网络;混合相关;下行同步
中图分类号：
作者姓名：
李晓辉;王先文;樊韬;刘佳文;万宏杰
作者机构：
西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]李晓辉;王先文;樊韬;刘佳文;万宏杰-.基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法)[J].北京邮电大学学报,2022(02):117-123
A类：
B类：
下行同步,同步算法,移动通信系统,低信噪比,下成,SSB,检测算法,混合相关,无先验信息,自相关,循环前缀,无线信号,目标区,快速定位,关过,搜索范围,主同步信号,定时同步,频偏估计,检测率,同步性,抗噪声,小区搜索
AB值：
0.334512
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