發(fā)布時間：2020-03-29 17:33

【摘要】：隨著數(shù)字通信技術不斷地發(fā)展,新興產(chǎn)業(yè)的信道業(yè)務及傳輸速率的增加對解調(diào)系統(tǒng)提出了更高的要求�，F(xiàn)代調(diào)制技術與解調(diào)技術是通信系統(tǒng)的基礎,為了應對日趨嚴重的非線性傳輸信道,解調(diào)系統(tǒng)通常需對信道進行估計與均衡,而后再按規(guī)則進行判決。在復雜的無線信道下,多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡模型表現(xiàn)出極好的時變信道自適應性能,有效補償數(shù)字調(diào)制信號的失真;在判決性能上,深度學習依然有足夠的容量提取大量信號的先驗信息,并將門限值設定為接近理論的最小損失值。針對現(xiàn)有數(shù)字解調(diào)系統(tǒng)在復雜背景及衰落信道下檢測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)絡結(jié)構(gòu)的信號處理技術引入到了數(shù)字解調(diào)領域,并針對多徑信道,分別獨立設計了相應的均衡系統(tǒng)與信號檢測系統(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,提出了一種改進的權(quán)值優(yōu)化算法,建立的自適應判決反饋均衡器基于星座圖的歐氏距離展開性能分析,并對多普勒頻移以及2-徑模型造成的星座圖模糊情況進行了校正。在仿真分析中,數(shù)字調(diào)制信號通過建模的多徑信道傳輸,對結(jié)果進行了比較,在非線性條件下,相比自適應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的解調(diào)性能,提出了一種穩(wěn)定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測與判決模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入為時域的一維采樣序列,通過構(gòu)建兩個串行的卷積層分別對同相分量和正交分量的信息進行獨立的特征提取,后層的全連接層對已調(diào)信號的特征進行檢測。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)絡解調(diào)方案有效利用了相鄰符號間干擾的大數(shù)據(jù)特征,在低信噪比下,對比歸一化信道估計誤差為5%的相干解調(diào),16QAM信號誤碼率提升接近6dB。
【圖文】：

重慶郵電大學碩士學位論文③激活函數(shù)深度學習模型之所以能夠深層次的訓練且有實際效用，其關鍵在于神經(jīng)元的激活性質(zhì)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷發(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比的激活函數(shù)。

30(c) 自相關函數(shù)和多普勒譜圖 3.5 Jakes 模型的時域信道及其特征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行優(yōu)化系統(tǒng)性能，其中，用延遲線的方式對多層感知器進行并行的信號序列輸入，延遲線后獲取到的信號序列不進行任何加權(quán)操作或非線性操作，如圖 3.6 所示。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.3;TP18

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本文編號：2606289