基于双路径网络的矿井无线信号检测方法的研究

目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂.针对上述问题,提出一种基于双路径网络(DPN)的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机(DPNR)优化正交频分复用(OFDM)接收端的整体性能,解决常规接收机的误差累积问题.首先采用残差(Res)块的shortcut对浅层特征进行一次卷积,将经过一次卷积后的特征图与经过多次卷积后的特征图相加.然后将密集(Dense)块浅层重复利用,并进行Dense块的卷积计算,得到卷积计算后的特征图.最后将两者的特征图融合成新的特征图,在牺牲较少复杂度的情况下,提取更多的特征,从而提高检测性能.实验结果表明:①在OFDM系统中,DPNR的误码率比常规接收机低,在信噪比为13时,误码率为零;在信噪比大于7时,DPNR的误码率较矿井环境下的常规接收机降低1个数量级以上;在信噪比大于11时,DPNR的误码率较加性高斯白噪声下的常规接收机降低1个数量级以上.②在通信系统滤波器组多载波/偏置正交幅度调制中,DPNR的误码率较常规接收机的降低2个数量级以上,说明其具有较好的鲁棒性.③随着信噪比的增加,DPNR和残差神经网络(ResNet)接收机的误码率较密集连接卷积网络(DenseNet)接收机低,且DPNR的误码率在最后阶段即信噪比大于13时更低.④在较高信噪比情况下,DPNR的误码率远远低于深度接收机,在信噪比大于8时,DPNR的误码率较深度接收机降低1个数量级以上.