ABSTRACT Exakt signaldetektering är ett av de viktigaste kraven för trådlösa kommunikationssystem. De två viktigaste processerna för signaldetekteringen är kanaluppskattning och kompensation. Eftersom en ortogonal frekvensdivision multiplexing (OFDM) system bland trådlösa kommunikationssystem använder ortogonala sub-carriers, systemet har fördelar av hög bandbredd effektivitet och enkel kanal kompensationsprocess jämfört med ett enda bärarsystem. På grund av den bristfälliga kanaluppskattningen och förstärkningen av mottagningsbullret genom kanalkompenseringsprocessen försämras systemets tillförlitlighet beroende på kanalens skick. Syftet med detta dokument är att införa ett nytt system för signaldetektering som bygger på djupt lärande. För att möta utmaningarna med signaldetektering föreslår vi den metod som integrerar ensemblen djupinlärning med de förvärvade mottagna signalerna från multi-pat kanal enligt kanalen tillstånd. Kanaluppskattningen motsvarar att lära sig det djupa neurala nätverket, och kanalkompensationen motsvarar att tilldela de mottagna data till det lärda nätverket. Experiment om ODM-symbolklassificeringen visar att det föreslagna systemet dramatiskt har förbättrat tillförlitligheten jämfört med det konventionella systemet.
Referensreferensreferensen införde ett nytt system för signaldetektering baserat på DNN-modell för ODM-system.
Signal Detection Scheme Based on Adaptive Ensemble Deep Learning Model
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}