基于深度学习的数字调制信号解调研究

发布时间：2020-03-29 17:33

【摘要】：随着数字通信技术不断地发展,新兴产业的信道业务及传输速率的增加对解调系统提出了更高的要求。现代调制技术与解调技术是通信系统的基础,为了应对日趋严重的非线性传输信道,解调系统通常需对信道进行估计与均衡,而后再按规则进行判决。在复杂的无线信道下,多层次的神经网络模型表现出极好的时变信道自适应性能,有效补偿数字调制信号的失真;在判决性能上,深度学习依然有足够的容量提取大量信号的先验信息,并将门限值设定为接近理论的最小损失值。针对现有数字解调系统在复杂背景及衰落信道下检测困难以及非线性信道均衡的问题,本文将多层次神经网络结构的信号处理技术引入到了数字解调领域,并针对多径信道,分别独立设计了相应的均衡系统与信号检测系统。在多径信道的基带等效模型中,将多层感知器与信道均衡结合,提出了一种改进的权值优化算法,建立的自适应判决反馈均衡器基于星座图的欧氏距离展开性能分析,并对多普勒频移以及2-径模型造成的星座图模糊情况进行了校正。在仿真分析中,数字调制信号通过建模的多径信道传输,对结果进行了比较,在非线性条件下,相比自适应的线性最小均方算法的判决反馈均衡器,多层感知器结构的判决反馈均衡器具有更好的均方误差以及鲁棒性能,并在同样的基带解调映射规则下,多层感知器结构的均衡器取得了更低的误码率。最后,针对带通通信系统模型,为了提高频率选择性衰落信道下信号的解调性能,提出了一种稳定的卷积神经网络检测与判决模型。卷积神经网络的输入为时域的一维采样序列,通过构建两个串行的卷积层分别对同相分量和正交分量的信息进行独立的特征提取,后层的全连接层对已调信号的特征进行检测。仿真结果表明,双码元联合输入判决的卷积神经网络解调方案有效利用了相邻符号间干扰的大数据特征,在低信噪比下,对比归一化信道估计误差为5%的相干解调,16QAM信号误码率提升接近6dB。
【图文】：

重庆邮电大学硕士学位论文③激活函数深度学习模型之所以能够深层次的训练且有实际效用，其关键在于神经元的激活性质，随着神经网络的不断发展，神经元的激活函数不断发生变化，至今已有十余种激活函数的存在形式，，较为主流的激活函数有 ReLU 激活函数，Tanh 激活函数和 Sigmoid 激活函数，其函数图像如图 2.5 所示，这三种也是本文主要讨论对比的激活函数。

30(c) 自相关函数和多普勒谱图 3.5 Jakes 模型的时域信道及其特征3.2.2 多层感知器的优化算法均衡器的整体结构采取判决反馈的方式进行优化系统性能，其中，用延迟线的方式对多层感知器进行并行的信号序列输入，延迟线后获取到的信号序列不进行任何加权操作或非线性操作，如图 3.6 所示。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN911.3;TP18

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本文编号：2606289