基于深度学习的OFDM系统信号检测设计

来源：计算机测量与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：高媛,王慧,孔菲菲,耿仁轩,刘源松,王国涛

单位：黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路74号黑龙江大学

摘要：传统信号检测技术在通信系统、雷达信号处理、生物医学信号处理等方面有着广泛的应用。正交频分复用系统中传统信号检测技术存在信道失真、载波间干扰、码间干扰等问题。为解决此问题，提出一种基于深度学习的OFDM系统信号检测方法，实验中根据信道统计仿真的结果数据离线训练深度学习模型，利用该模型恢复在线传输的数据。通过与传统算法之间的对比，实验展示了在OFDM系统中使用深度学习方法进行信道估计和符号检测的成果。仿真实验结果表明，在训练导频较少、循环前缀省略和非线性削波噪声的条件下，基于深度学习方法的信号检测比传统方法的鲁棒性更强。该方法可以应用在大部分信道失真和干扰的无线通信系统中，具有较强的实用价值。

关键词：深度学习;正交频分复用;信道估计;信号检测

基金资助：国家自然科学基金(51607059)；黑龙江省自然科学基金(QC2017059)；黑龙江省博士后基金(LBH-Z16169)；黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX03A06)。