全双工系统中基于神经网络的自干扰消除方案

发布时间：2021-12-22 05:13

　　针对合法接收端采用全双工模式时的自干扰消除问题,提出了一种在单输入多输出系统中,利用神经网络实现全双工合法接收端信号合并和自干扰消除的方案.合法接收端在接收信号的同时发送人工噪声干扰窃听者.设计2个神经网络,一个用于接收信号的合并,另一个对接收信号中的自干扰进行对消.对合法接收端和窃听端的误比特率、可达保密速率等性能进行仿真的结果表明,信号合并和自干扰消除方案可行并有效,在适当配置接收端发射天线和接收天线数量后,可获得可观的系统保密速率. 

【文章来源】：北京邮电大学学报. 2020,43(01)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

接收端全双工系统模型

接收机模型框图

线性神经网络[11]是一种简单的神经元网络，主要用于解决线性问题，其结构如图3所示．由于本文信道模型为平坦衰落信道模型，所以这里采用了单层神经网络，如果信道为频率选择性衰落信道，存在可分辨的多径，则需要采用多层神经网络．信号合并器使用图3所示的线性神经网络，输入层节点数为Nr．训练时，Alice端发射伪随机训练序列xp,Bob端不发送人工噪声．Bob端接收到的信号为

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的物理层无线通信技术:机遇与挑战[J]. 桂冠,王禹,黄浩.  通信学报. 2019(02)



本文编号：3545826