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基于深度学习的单载波频域均衡算法研究
被引量：
8
1
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第6期922-931,共10页
单载波频域均衡(Single-Carrier Frequency-Domain Equalization,SC-FDE)是一种有效的抗码间干扰的算法,在无线通信系统中得到了广泛的应用。传统线性SC-FDE算法主要包括信道估计、噪声功率估计和信道均衡三个模块,其中每个模块都是单...
单载波频域均衡(Single-Carrier Frequency-Domain Equalization,SC-FDE)是一种有效的抗码间干扰的算法,在无线通信系统中得到了广泛的应用。传统线性SC-FDE算法主要包括信道估计、噪声功率估计和信道均衡三个模块,其中每个模块都是单独优化的。为了联合优化这三个模块,本文提出了一种基于深度学习的SC-FDE算法。为了减少网络收敛所需的训练数据量,本文为SC-FDE中的三个模块分别设计了一个子网络。此外,本文还提出了一种训练机制,通过平等地对待每条无线路径,提高了所提算法的信道泛化能力。仿真结果表明,所提算法可以在较小的训练数据集下收敛,且具有鲁棒的信道泛化能力,与基于最小二乘信道估计和最小均方误差信道均衡的SC-FDE算法相比,所提算法具有更优的误码率性能。
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关键词
深度学习
单载波频域均衡
信道估计
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职称材料
基于深度学习的半监督信号调制样式识别算法
2
作者
张柏林
姬港
+2 位作者
朱宇轩
许向楠
唐万斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期511-518,共8页
得益于深度学习的发展,使用神经网络提升信号识别性能取得了很大进步。使用半监督方法充分利用未标记数据来辅助深度模型的训练,但是现有的半监督信号识别方法未考虑噪声的影响,因此提出了一种基于深度残差网络(Resnet)的半监督信号识...
得益于深度学习的发展,使用神经网络提升信号识别性能取得了很大进步。使用半监督方法充分利用未标记数据来辅助深度模型的训练,但是现有的半监督信号识别方法未考虑噪声的影响,因此提出了一种基于深度残差网络(Resnet)的半监督信号识别方法,并利用梯度逆转层改善了噪声对性能的影响。在开源数据集RML2016.10A、RML2016.10B和RML2016.10C上的实验结果表明,该半监督方法可借助少量标签数据信息和未标记数据来有效地训练深度模型,并且能缓解噪声对性能的影响。
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关键词
调制样式
半监督学习
卷积神经网络
信号识别
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职称材料
基于两阶段加窗插值的多音信号频率估计算法
被引量：
4
3
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期682-688,共7页
频域插值是一种广泛应用于多音信号频率估计的方法。为了提高相邻单音分量频率间隔较小时的频率估计性能,该文提出了一种基于两阶段加窗插值的频率估计算法。该算法采用一种新的支持任意窗函数的插值器来估计频率,通过在不同的阶段选择...
频域插值是一种广泛应用于多音信号频率估计的方法。为了提高相邻单音分量频率间隔较小时的频率估计性能,该文提出了一种基于两阶段加窗插值的频率估计算法。该算法采用一种新的支持任意窗函数的插值器来估计频率,通过在不同的阶段选择不同的窗函数,可以在不损失信噪比的前提下减少多个单音分量之间的相互干扰。数值结果表明,该算法具有比现有算法更好的估计性能,特别是在相邻单音分量频率间隔较小的情况下。
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关键词
离散傅里叶变换
频率估计
插值
窗函数
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职称材料
基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机
4
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期328-335,共8页
窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),作为一种敌意的频域干扰,会严重地恶化最小频移键控(Minimum Shift Keying,MSK)非相干检测的误码率(Bit Error Rate,BER)性能。为降低窄带干扰对BER性能的影响,MSK非相干接收机一般首先对接收信...
窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),作为一种敌意的频域干扰,会严重地恶化最小频移键控(Minimum Shift Keying,MSK)非相干检测的误码率(Bit Error Rate,BER)性能。为降低窄带干扰对BER性能的影响,MSK非相干接收机一般首先对接收信号进行干扰抑制。然而现有MSK非相干检测算法并未考虑干扰抑制对MSK信号造成的畸变,这制约了窄带干扰下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度学习的MSK非相干接收机(Deep Learning-Based MSK Noncoherent Receiver,DL-MSKNCR)。该接收机包含一个干扰抑制子网络和一个MSK非相干检测子网络。通过联合训练与优化,MSK非相干检测子网络可以有效地应对干扰抑制子网络对MSK信号造成的畸变。仿真结果表明,DL-MSKNCR显著地提高了NBI下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。
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关键词
深度学习
MSK非相干检测
干扰抑制
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职称材料
题名
基于深度学习的单载波频域均衡算法研究
被引量：
8
1
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
机构
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第6期922-931,共10页
基金
国家重点研发计划(编号254)
国家自然科学基金(U19B2014)
通信抗干扰技术国家级重点实验室基金(2102181402)。
文摘
单载波频域均衡(Single-Carrier Frequency-Domain Equalization,SC-FDE)是一种有效的抗码间干扰的算法,在无线通信系统中得到了广泛的应用。传统线性SC-FDE算法主要包括信道估计、噪声功率估计和信道均衡三个模块,其中每个模块都是单独优化的。为了联合优化这三个模块,本文提出了一种基于深度学习的SC-FDE算法。为了减少网络收敛所需的训练数据量,本文为SC-FDE中的三个模块分别设计了一个子网络。此外,本文还提出了一种训练机制,通过平等地对待每条无线路径,提高了所提算法的信道泛化能力。仿真结果表明,所提算法可以在较小的训练数据集下收敛,且具有鲁棒的信道泛化能力,与基于最小二乘信道估计和最小均方误差信道均衡的SC-FDE算法相比,所提算法具有更优的误码率性能。
关键词
深度学习
单载波频域均衡
信道估计
Keywords
deep learning
single-carrier frequency-domain equalization
channel estimation
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于深度学习的半监督信号调制样式识别算法
2
作者
张柏林
姬港
朱宇轩
许向楠
唐万斌
机构
中山大学系统科学与工程学院
中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期511-518,共8页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01B184)
中国博士后科学基金(2020M683290,2021T140095)
中央高校基本科研业务费(ZYGX2021J031)。
文摘
得益于深度学习的发展,使用神经网络提升信号识别性能取得了很大进步。使用半监督方法充分利用未标记数据来辅助深度模型的训练,但是现有的半监督信号识别方法未考虑噪声的影响,因此提出了一种基于深度残差网络(Resnet)的半监督信号识别方法,并利用梯度逆转层改善了噪声对性能的影响。在开源数据集RML2016.10A、RML2016.10B和RML2016.10C上的实验结果表明,该半监督方法可借助少量标签数据信息和未标记数据来有效地训练深度模型,并且能缓解噪声对性能的影响。
关键词
调制样式
半监督学习
卷积神经网络
信号识别
Keywords
modulation
semi-supervised learning
convolutional neural network
signal recognition
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于两阶段加窗插值的多音信号频率估计算法
被引量：
4
3
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
机构
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期682-688,共7页
基金
国家重点研发计划课题(254)
国家自然基金重点项目(U19B2014)。
文摘
频域插值是一种广泛应用于多音信号频率估计的方法。为了提高相邻单音分量频率间隔较小时的频率估计性能,该文提出了一种基于两阶段加窗插值的频率估计算法。该算法采用一种新的支持任意窗函数的插值器来估计频率,通过在不同的阶段选择不同的窗函数,可以在不损失信噪比的前提下减少多个单音分量之间的相互干扰。数值结果表明,该算法具有比现有算法更好的估计性能,特别是在相邻单音分量频率间隔较小的情况下。
关键词
离散傅里叶变换
频率估计
插值
窗函数
Keywords
discrete Fourier transforms
frequency estimation
interpolation
windows
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机
4
作者
柏果
程郁凡
唐万斌
机构
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第3期328-335,共8页
基金
国家重点研发计划(编号254)
国家自然科学基金(U19B2014)
通信抗干扰技术国家级重点实验室基金(2102181402)。
文摘
窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),作为一种敌意的频域干扰,会严重地恶化最小频移键控(Minimum Shift Keying,MSK)非相干检测的误码率(Bit Error Rate,BER)性能。为降低窄带干扰对BER性能的影响,MSK非相干接收机一般首先对接收信号进行干扰抑制。然而现有MSK非相干检测算法并未考虑干扰抑制对MSK信号造成的畸变,这制约了窄带干扰下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度学习的MSK非相干接收机(Deep Learning-Based MSK Noncoherent Receiver,DL-MSKNCR)。该接收机包含一个干扰抑制子网络和一个MSK非相干检测子网络。通过联合训练与优化,MSK非相干检测子网络可以有效地应对干扰抑制子网络对MSK信号造成的畸变。仿真结果表明,DL-MSKNCR显著地提高了NBI下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。
关键词
深度学习
MSK非相干检测
干扰抑制
Keywords
deep learning
MSK noncoherent detection
interference suppression
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的单载波频域均衡算法研究
柏果
程郁凡
唐万斌
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
8
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的半监督信号调制样式识别算法
张柏林
姬港
朱宇轩
许向楠
唐万斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于两阶段加窗插值的多音信号频率估计算法
柏果
程郁凡
唐万斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
4
基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机
柏果
程郁凡
唐万斌
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
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