基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机

柏果; 程郁凡; 唐万斌

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基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机

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窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),作为一种敌意的频域干扰,会严重地恶化最小频移键控(Min-imum Shift Keying,MSK)非相干检测的误码率(Bit Error Rate,BER)性能.为降低窄带干扰对BER性能的影响,MSK非相干接收机一般首先对接收信号进行干扰抑制.然而现有MSK非相干检测算法并未考虑干扰抑制对MSK信号造成的畸变,这制约了窄带干扰下非相干检测的MSK通信系统的BER性能.为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度学习的 MSK 非相干接收机(Deep Learning-Based MSK Noncoherent Receiver,DL-MSKNCR).该接收机包含一个干扰抑制子网络和一个MSK非相干检测子网络.通过联合训练与优化,MSK非相干检测子网络可以有效地应对干扰抑制子网络对MSK信号造成的畸变.仿真结果表明,DL-MSKNCR显著地提高了 NBI下非相干检测的MSK通信系统的BER性能.

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来源
《信号处理》 |2021年第3期|328-335|共8页
作者
柏果; 程郁凡; 唐万斌;
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作者单位

电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731;

电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731;

电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731;

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正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
深度学习; MSK非相干检测; 干扰抑制;

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