Abstract-I detta papper, vi överväga att använda djupa neurala nätverk för OFDM symbol upptäckt och visa sina prestanda fördelar i kampen mot stora Doppler Shift. I synnerhet föreslås en ny arkitektur som heter Cascade-Net för detektion, där djupa neurala nätverk är kaskad med en noll-forcing preprocessor för att förhindra att nätverket fastnar i en sadelpunkt eller en lokal minimipunkt. Dessutom föreslår vi en glidande detektionsmetod för att upptäcka OFDM-symboler med ett stort antal underbärare. Vi utvärderar denna nya arkitektur, liksom den glidande algoritmen, med hjälp av Rayleigh-kanalen med stor Dopplerspridning, som kan försämra detektionsprestandan i ett ODM-system och är särskilt allvarlig för högfrekvensband och mmWave-kommunikation. De numeriska resultaten av ODM-detektion i SISO-scenariot visar att kaskadnätet kan uppnå bättre prestanda än nollforcing-metoden samtidigt som det ger robusthet mot illa konditionerade kanaler. Vi visar också den bättre prestandan hos det glidande kaskadenätet (SCN) jämfört med den glidande nollställningsdetektorn genom numerisk simulering.
I REF övervägdes en ny DNN-arkitektur vid namn Cascade-Net för att upptäcka symboler i kampen mot stora Dopplerskiften.
Cascade-Net: a New Deep Learning Architecture for OFDM Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}