基于深度学习的多STBC盲识别算法
Systems Engineering and Electronics（2021）
Abstract
针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法.该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别.仿真实验结果表明,在无信道和噪声等先验信息的条件下,所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码,且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种,识别准确率能达到96％.该方法的复杂度较低,不需要利用大量样本数据,实时性高,具有较好的工程应用价值.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined