关于不同数目通道下的OFDM系统的SLM方法的仿真

MIMO-OFDM 系统信号检测技术研究.pdf

采用均衡技术的OFDM系统性能分析 简述ofdm的均衡技术 迫零均衡

多用户MIMO-OFDM系统中基于ML检测器的资源分配研究，毛静，陈晨，本文针对最大似然（ML）检测器,研究了多用户大规模输入输出－正交频分复用技术（MIMO-OFDM）系统中的子载波和功率分配算法。在满足系

本文基于Matlab中的GUI设计了跳频OFDM系统，界面设计友好，能够动态地改变系统参数进行仿真，结果显示该设计系统能够很好地进行实时仿真，实用性较强。

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM Multi-CarrierModulation，多载波调制的一种。其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰 ICI 。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。 　　其实，OF

这是在深度学习工具箱中使用长短期记忆（LSTM）网络在接收器处实现符号分类以在OFDM系统中进行信号检测的示例。 基于 LSTM 的神经网络针对单个子载波进行训练，其中符号错误率 (SER) 被计算并与最小二乘 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 估计进行比较。 在此初步调查中，假设无线信道在离线训练和在线部署阶段是固定的。 为了测试神经网络的鲁棒性，对每个传输的 OFDM 数据包应用随机相移。 考虑了导频符号数量和循环前缀（CP）长度的影响。 要重新创建仿真结果，请加载相应的Mat文件并运行脚本Testing.m。 这段代码的想法受到论文的启发： H. Ye、GY Li 和 B. Juang，“OFDM 系统中信道估计和信号检测深度学习的力量”，IEEE 无线通信快报，第一卷。 7号1，第 114-117 页，2018 年 2 月。

matlab最简单的代码DNN_detection_via_keras 这是使用keras的OFDM系统中用于信道估计和信号检测的深度学习功能的最简单实现。 我尽力简化了代码，以便每个人都可以轻松地遵循它。 可以参考原始的tensorflow版本代码。 与其他框架（例如tensorflow，pytorch ， MXNet等）相比，此keras版本是最简单的实现。 一些参考 根据许多读者的评论，我写了一个本文的简单博客，这可能对中国研究者了解本文的主要思想有帮助，您可以在以下网址找到该博客： 第一的 该问题已解答了一些常见问题，希望能对您有所帮助。 此外，如果这项工作对您有帮助，请加注星标或分叉该仓库以支持我。 要求 tensorflow-gpu> = 1.12.0因为代码是在tensorflow 2.0发布之前编写的。 数据集 我已将所需的数据集上传到 密码： 1234 正如一些读者所提到的，我还提供了for Google驱动程序。 这些是通过保存从原始提供的.txt文件加载的numpy数组生成的。 然后，直接将channel_train.npy和channel_test.npy移至当

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主要代码借助一些其他功能模拟系统的BER性能