基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机

来源：信号处理杂志 2021年第3期北京时间：

作者：柏果, 程郁凡, 唐万斌

摘要：窄带干扰（Narrowband Interference，NBI），作为一种敌意的频域干扰，会严重地恶化最小频移键控（Minimum Shift Keying，MSK）非相干检测的误码率（Bit Error Rate，BER）性能。为降低窄带干扰对BER性能的影响，MSK非相干接收机一般首先对接收信号进行干扰抑制。然而现有MSK非相干检测算法并未考虑干扰抑制对MSK信号造成的畸变，这制约了窄带干扰下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。为了解决这个问题，本文提出了一种基于深度学习的MSK非相干接收机（Deep Learning-Based MSK Noncoherent Receiver，DL-MSKNCR）。该接收机包含一个干扰抑制子网络和一个MSK非相干检测子网络。通过联合训练与优化，MSK非相干检测子网络可以有效地应对干扰抑制子网络对MSK信号造成的畸变。仿真结果表明，DL-MSKNCR显著地提高了NBI下非相干检测的MSK通信系统的BER性能。

关键词：深度学习, MSK非相干检测, 干扰抑制