發(fā)布時(shí)間：2020-03-29 17:33

【摘要】：隨著數(shù)字通信技術(shù)不斷地發(fā)展,新興產(chǎn)業(yè)的信道業(yè)務(wù)及傳輸速率的增加對(duì)解調(diào)系統(tǒng)提出了更高的要求�，F(xiàn)代調(diào)制技術(shù)與解調(diào)技術(shù)是通信系統(tǒng)的基礎(chǔ),為了應(yīng)對(duì)日趨嚴(yán)重的非線性傳輸信道,解調(diào)系統(tǒng)通常需對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)與均衡,而后再按規(guī)則進(jìn)行判決。在復(fù)雜的無(wú)線信道下,多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)出極好的時(shí)變信道自適應(yīng)性能,有效補(bǔ)償數(shù)字調(diào)制信號(hào)的失真;在判決性能上,深度學(xué)習(xí)依然有足夠的容量提取大量信號(hào)的先驗(yàn)信息,并將門限值設(shè)定為接近理論的最小損失值。針對(duì)現(xiàn)有數(shù)字解調(diào)系統(tǒng)在復(fù)雜背景及衰落信道下檢測(cè)困難以及非線性信道均衡的問題,本文將多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的信號(hào)處理技術(shù)引入到了數(shù)字解調(diào)領(lǐng)域,并針對(duì)多徑信道,分別獨(dú)立設(shè)計(jì)了相應(yīng)的均衡系統(tǒng)與信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。在多徑信道的基帶等效模型中,將多層感知器與信道均衡結(jié)合,提出了一種改進(jìn)的權(quán)值優(yōu)化算法,建立的自適應(yīng)判決反饋均衡器基于星座圖的歐氏距離展開性能分析,并對(duì)多普勒頻移以及2-徑模型造成的星座圖模糊情況進(jìn)行了校正。在仿真分析中,數(shù)字調(diào)制信號(hào)通過建模的多徑信道傳輸,對(duì)結(jié)果進(jìn)行了比較,在非線性條件下,相比自適應(yīng)的線性最小均方算法的判決反饋均衡器,多層感知器結(jié)構(gòu)的判決反饋均衡器具有更好的均方誤差以及魯棒性能,并在同樣的基帶解調(diào)映射規(guī)則下,多層感知器結(jié)構(gòu)的均衡器取得了更低的誤碼率。最后,針對(duì)帶通通信系統(tǒng)模型,為了提高頻率選擇性衰落信道下信號(hào)的解調(diào)性能,提出了一種穩(wěn)定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)與判決模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為時(shí)域的一維采樣序列,通過構(gòu)建兩個(gè)串行的卷積層分別對(duì)同相分量和正交分量的信息進(jìn)行獨(dú)立的特征提取,后層的全連接層對(duì)已調(diào)信號(hào)的特征進(jìn)行檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,雙碼元聯(lián)合輸入判決的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解調(diào)方案有效利用了相鄰符號(hào)間干擾的大數(shù)據(jù)特征,在低信噪比下,對(duì)比歸一化信道估計(jì)誤差為5%的相干解調(diào),16QAM信號(hào)誤碼率提升接近6dB。
【圖文】：

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文③激活函數(shù)深度學(xué)習(xí)模型之所以能夠深層次的訓(xùn)練且有實(shí)際效用，其關(guān)鍵在于神經(jīng)元的激活性質(zhì)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，神經(jīng)元的激活函數(shù)不斷發(fā)生變化，至今已有十余種激活函數(shù)的存在形式，，較為主流的激活函數(shù)有 ReLU 激活函數(shù)，Tanh 激活函數(shù)和 Sigmoid 激活函數(shù)，其函數(shù)圖像如圖 2.5 所示，這三種也是本文主要討論對(duì)比的激活函數(shù)。

30(c) 自相關(guān)函數(shù)和多普勒譜圖 3.5 Jakes 模型的時(shí)域信道及其特征3.2.2 多層感知器的優(yōu)化算法均衡器的整體結(jié)構(gòu)采取判決反饋的方式進(jìn)行優(yōu)化系統(tǒng)性能，其中，用延遲線的方式對(duì)多層感知器進(jìn)行并行的信號(hào)序列輸入，延遲線后獲取到的信號(hào)序列不進(jìn)行任何加權(quán)操作或非線性操作，如圖 3.6 所示。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.3;TP18

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本文編號(hào)：2606289