文献类型：期刊文章

作　　者：李国权[1,2] 徐永海[1,2] 林金朝[1,2] 黄正文[3]

LI Guoquan;XU Yonghai;LIN Jinzhao;HUANG Zhengwen(School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China;Chongqing Key Lab of Photoelectronic Information Sensing and Transmitting Technology,Chongqing 400065,China;Department of Electronic and Computer Engineering,Brunel University London,London UB83PH,UK)

机构地区：[1]重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 [2]光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆400065 [3]伦敦布鲁内尔大学电子与计算机工程系,英国伦敦UB83PH

出　　处：《物联网学报》

基　　金：国家重点研发计划(No.2019YFC1511300);重庆市自然科学基金资助项目(No.cstc2019jcyj-msxmX0666,No.cstc2019jcyj-xfkxX0002)。

年　　份：2022

卷　　号：6

期　　号：1

起止页码：65-72

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：深度学习可通过提取无线通信数据的内在特征提升信号检测效果。针对MIMO系统信号检测存在的性能与复杂度的折中问题,提出一种基于深度学习的端到端MIMO系统信号检测方案。基于残差深度神经网络的编码器和解码器分别替代无线通信系统的发送端和接收端,将它们看作一个整体通过端到端的方式进行训练。编码器首先对输入数据进行特征提取,进而建立通信模型并传入迫零检测器进行初步检测,最终通过解码器重构得出检测信号。仿真结果表明,所提检测方案优于同类型算法,并且在牺牲一定时间复杂度的情况下,检测性能明显优于MMSE检测算法。

关 键 词：深度学习  MIMO系统 信号检测 残差深度神经网络  端到端

分 类 号：TN92]