隨著當(dāng)前無線通信與互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,移動設(shè)備接入數(shù)量與日俱增,人們在適應(yīng)移動互聯(lián)生活的同時也對無線通信系統(tǒng)的傳輸質(zhì)量和傳輸速率提出了更高的要求。多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)由于能在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下成倍的提高系統(tǒng)傳輸速率和頻譜利用率,已經(jīng)成為新時代無線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而使用多天線進行發(fā)送和接收,導(dǎo)致了對接收信號的處理變得復(fù)雜,而且這種復(fù)雜度更會隨著大量天線的布置極速增加,因此研究復(fù)雜度低、誤碼率低的信號檢測算法依然是無線通信技術(shù)的一個重要研究方向。本文基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對MIMO信號檢測技術(shù)展開深入的探討和研究。首先介紹MIMO技術(shù)的研究背景以及發(fā)展現(xiàn)狀,隨后對MIMO信道特性、系統(tǒng)模型進行分析,闡述多種典型的MIMO系統(tǒng)信號檢測算法并簡要分析算法復(fù)雜度,之后對幾種常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其原理作簡要介紹。然后通過分析MIMO接收信號的類別特性,闡述了接收信號的類別特性與發(fā)送信號之間的聯(lián)系,分析不同信噪比之下特征信息的可識別程度,給出了基于自動編碼機(AE)進行信號特征提取以及超限學(xué)習(xí)機(ELM)實現(xiàn)特征識別和分類的信號檢測算法,并通過仿真實驗驗證了算法的可行性與良好性能,...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

383.2基于AE-ELM的MIMO信號檢測算法如圖3-2a和3-2b所示，本節(jié)基于V-BLAST以一個2×2的MIMO系統(tǒng)為例對其在高信噪比和低信噪比條件下的接收信號狀態(tài)進行了一個仿真展示，圖中以信號向量作為橫縱坐標(biāo)標(biāo)注接收信號對應(yīng)位置，相同形狀表示相同發(fā)送信號對應(yīng)的接收....

圖3-3MIMO系統(tǒng)AE-ELM檢測器結(jié)構(gòu)框圖M檢測算法的工作流程主要包裹兩個部分：訓(xùn)練和檢測部分。訓(xùn)練檢測器參數(shù)自動編碼機的無監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)自動獲取輸入數(shù)據(jù)更加抽象和使其擁有對新樣本數(shù)據(jù)的特征提取能力，之后利用標(biāo)簽數(shù)據(jù)據(jù)對超限學(xué)習(xí)機進行的識別和分類訓(xùn)練，讓它能夠準(zhǔn)確的對不進行分....

本文編號：4011611