【摘 要】
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针对传统水声滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)通信接收端需经过信道估计和均衡才可恢复出发送符号,系统复杂度高且信道估计精度不佳等问题。文章将深度神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11574120),江苏省“青蓝工程”江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_3161)。
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针对传统水声滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)通信接收端需经过信道估计和均衡才可恢复出发送符号,系统复杂度高且信道估计精度不佳等问题。文章将深度神经网络融入到水声多载波通信当中,提出一种基于深度神经网络的水声FBMC信号检测方法。在训练阶段通过大量的数据迭代、调试超参数和优化算法来改善深度神经网络参数,使其具有预期的估计效果。利用训练完成的深度神经网络模型取代传统FBMC通信系统接收端的信道估计、均衡等模块,自适应地学习水声信道状态信息,同时避免了固有的虚部干扰
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