基于稀疏自编码器的混合信号符号检测研究

来源：电子与信息学报杂志2022年第12期北京时间：

作者：郝崇正, 党小宇, 李赛, 王成华

单位：南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210016

摘要：基于深度神经网络(DNN)的符号检测器(SD)的结构直接影响检测精度和计算复杂度，然而，已有的工作中并未对DNN符号检测器的结构选择方法开展研究。此外，已知的基于DNN的符号检测器复杂度较高且仅能完成单一调制信号的检测。针对以上问题，该文提出基于误符号率(SER)度量的低复杂度稀疏自编码器符号检测器(SAED)结构选择策略，同时，利用提出的累积量和矩特征向量(CMFV)实现了对混合信号的检测。所设计的符号检测器不依赖信道模型和噪声假设，对不同调制方式的信号具有较好的检测性能。仿真结果表明，该文设计的SAE符号检测器的SER性能接近最大似然(ML)检测理论值，且在频偏、相偏和有限训练样本等非理想条件下具有较强的鲁棒性。

关键词：无线通信, 符号检测, 深度神经网络, 累积量和矩特征向量, 频率和相位偏移

基金资助：国家自然科学基金(62031017, 61971221)，中央高校基本科研业务费(NP2020104)