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Deep Learning Based Signal Detector for OFDM Systems

China Communications 2023年第12期20卷 66-77页

作者： Guangliang Pan Wei Wang Minglei Li Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space Ministry of Industry and Information TechnologyCollege of Electronic and Information EngineeringNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China College of Control Science and Engineering China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China

In this paper,we propose a novel deep learning(DL)-based receiver design for orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)*** entire process of channel estimation,equalization,and signal detection is replaced by a neural network(NN),and hence,the detector is called a NN detector(N^(2)D).First,an OFDM signal model is *** analyze both temporal and spectral characteristics of OFDM signals,which are the motivation for ***,the generated data based on the simulation of channel statistics is used for offline training of bi-directional long short-term memory(Bi-LSTM)***,a discriminator(F)is added to the input of Bi-LSTM NN to look for subcarrier transmission data with optimal channel gain(OCG),which can greatly improve the performance of the ***,the trained N^(2)D is used for online recovery of OFDM *** performance of the proposed N^(2)D is analyzed theoretically in terms of bit error rate(BER)by Monte Carlo simulation under different parameter *** simulation results demonstrate that the BER of N^(2)D is obviously lower than other algorithms,especially at high signal-to-noise ratios(SNRs).Meanwhile,the proposed N^(2)D is robust to the fluctuation of parameter values.

关键词： channel estimation deep learning OFDM optimal channel gain signal detection

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