基于低复杂度加法网络的非正交多址接入短报文多用户检测算法研究

作     者：王骥 李子龙 肖健 李涣哲 谢文武 余超 WANG Ji;LI Zilong;XIAO Jian;LI Huanzhe;XIE Wenwu;YU Chao

作者机构：华中师范大学物理科学与技术学院湖北武汉430079 湖南理工学院信息科学与工程学院湖南岳阳414006 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第6期

页      面：2409-2417页

核心收录：

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学] 

基　　金：国家自然科学基金(62101205,62372070) 湖北省重点研发计划(2023BAB061) 湖南省研究性创新项目(QL20230275,CX20231220) 湖南省自然科学基金(2023JJ50045) 湖南省大学生创新创业项目(S202310543040) 

主　　题：非正交多址接入 调制检测 深度加法网络 过采样 

摘      要：针对非正交多址接入(NOMA)系统中,接收机使用串行干扰删除算法译码时需要已知干扰用户的调制方式而产生额外的信令开销问题,该文提出一种基于联合星座轨迹图和深度学习的NOMA短包传输干扰用户调制方式盲检测算法。考虑在通信设备部署神经网络时存在计算复杂度高和能量消耗大等不足,将原始卷积神经网络替换为深度加法网络,在调制检测准确率,计算延迟和能耗等方面进行了充分比较,使用时域过采样技术改善低信噪比下的识别率。最后分析并验证了功率分配,数据包长度对检测性能的影响。