[发明专利]一种基于RNN神经网络的OFDM信号检测方法有效
| 申请号： | 202010700419.3 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111865863B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 何波 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | H04L27/26 | 分类号： | H04L27/26;H04L25/02;H04L25/03;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南格源知识产权代理有限公司 37306 | 代理人： | 韩洪淼 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RNN神经网络的OFDM信号检测方法，可应用于无线移动通信的认知无线电频谱感知技术中，有效提高OFDM系统在接收机信号解调方面的恢复能力，从而提高认知无线电频谱感知的信号检测性能。本发明在分析OFDM系统的基础上，首先，搭建OFDM系统框架，利用OFDM系统框架生成供模型学习的时间序列数据集。然后，通过RNN神经网络的LSTM模型对时间序列信号数据集进行学习，采用Adam训练算法快速优化参数和小批量的训练方式，实现端到端的频谱信号检测，有效的解决了存在NBI和ICI的OFDM系统信号接收问题，提高了系统的频谱检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rnn 神经网络 ofdm 信号 检测 方法 | ||
【主权项】：
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