典型文献
基于深度神经网络的OFDM抗干扰技术
文献摘要：
针对外来电磁干扰导致的正交频分复用(OFDM)系统可靠性降低的问题,研究了一种基于深度神经网络(DNN)的OFDM抗干扰技术.利用一个DNN代替传统OFDM干扰检测、干扰抑制和解调等多个模块,通过对外来电磁干扰的训练使DNN收敛至最佳适应状态,完成对接收信号进行抗干扰和解调一体化处理,直接恢复出解调结果.该技术创新点在于:突破常规通信接收系统多个分立模块级联处理的传统方式,用DNN的大量神经元灵活组合实现对复杂电磁环境的最优拟合,不仅简化了系统结构,而且获得了更优的抗干扰解调性能.仿真结果表明:对于单音干扰和多音干扰,在高信噪比下基于DNN的OFDM系统性能优势逐渐提升;在部分窄带干扰下,基于DNN的OFDM系统性能优势明显,整体比未处理干扰的OFDM系统提升近两个数量级.
文献关键词：
抗干扰系统;正交频分复用;深度神经网络;单音干扰;多音干扰;干扰检测;干扰抑制;系统性能
中图分类号：
作者姓名：
丁丹;刘步花;薛乃阳
作者机构：
航天工程大学 电子与光学工程系,北京 101416;航天工程大学 研究生院,北京 101416
文献出处：
引用格式：
[1]丁丹;刘步花;薛乃阳-.基于深度神经网络的OFDM抗干扰技术)[J].现代电子技术,2022(17):7-10
A类：
B类：
深度神经网络,OFDM,抗干扰技术,来电,电磁干扰,正交频分复用,系统可靠性,DNN,干扰检测,干扰抑制,解调,接收信号,一体化处理,复出,技术创新点,破常规,接收系统,分立,立模,传统方式,复杂电磁环境,最优拟合,系统结构,单音干扰,多音干扰,高信噪比,系统性能,性能优势,窄带干扰,整体比,未处理,系统提升,数量级,抗干扰系统
AB值：
0.351508
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