一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法技术

本发明专利技术公开了一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，包括：对人工智能辅助OFDM接收机中的神经网络进行离线训练；与OFDM接收机通信的发送机在待解调比特数据中按照固定间隔插入接收机已知的在线训练比特数据，并进行OFDM调制和发送；人工智能辅助OFDM接收机接收信号并进OFDM解调，通过两个数据收集器按照与发送机相同的顺序分开，得到接收频域数据和频域训练数据；对人工智能辅助OFDM接收机中的神经网络进行在线训练，得到在线更新网络参数后的神经网络；将频域接收数据输入在线更新网络参数后的神经网络，输出对待解调比特数据的估计，及进行判决恢复出比特流。本发明专利技术通过引入神经网络在线学习，改善了接收机在不同环境中的鲁棒性和接收比特错误率。

An Artificial Intelligence-Assisted Online Learning Method for OFDM Receiver

The invention discloses an on-line learning method of AI-assisted OFDM receivers, which includes: off-line training of neural networks in AI-assisted OFDM receivers; insertion of on-line training bit data known to the receivers at fixed intervals by the transmitter communicating with the OFDM receivers, and OFDM modulation and transmission; and AI-assisted OFDM connection. Receiver receives signal and demodulates it in OFDM. Through two data collectors separated in the same order as transmitter, the received frequency domain data and frequency domain training data are obtained. The artificial intelligence assisted OFDM receivers are trained online to obtain the neural network after online updating network parameters. The frequency domain received data are input into the neural network after online updating network parameters. Output the estimation of the demodulated bit data and make a decision to recover the bit stream. The invention improves the robustness of the receiver in different environments and the bit error rate of the receiver by introducing the on-line learning of the neural network.

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法
本专利技术涉及一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，属于无线通信

技术介绍
近年来，人工智能在计算机视觉和自然语言处理等众多学科得到了广泛应用，不断取得突破性的成果。在无线通信领域，将人工智能应用于无线通信接收机是目前的热点研究方向之一，有望突破传统无线通信接收机的瓶颈。对于作为4G和5G的关键技术之一的OFDM技术，目前已经有多种基于神经网络实现的人工智能辅助OFDM接收机。但是，目前的人工智能辅助OFDM接收机仅仅采用了离线学习的方式，依赖大量仿真或空口采集离线数据完成训练，网络训练完成并部署后，网络参数便不再变化，如离线训练信道和实际信道不同，接收机将不能发挥最好性能，且接收机不能捕捉信道的动态变化，影响实际部署后效果。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，解决现有技术存在的网络在实际运行阶段参数固定，不能动态、实时适应变化信道的问题。本专利技术具体采用以下技术方案解决上述技术问题：一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，包括以下步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对人工智能辅助OFDM接收机中的神经网络进行离线训练，包括：使用接收机已知的离线训练比特数据

【技术特征摘要】
1.一种人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对人工智能辅助OFDM接收机中的神经网络进行离线训练，包括：使用接收机已知的离线训练比特数据在OFDM传输方式和理论信道模型下仿真得到频域接收数据并使用频域接收数据作为样本、接收机已知的离线训练比特数据作为标签进行神经网络离线训练，将频域接收数据输入神经网络且将其输出的比特数据看作对接收机已知的离线训练比特数据的估计，及使用优化算法调整网络参数，并将离线训练完成后的网络参数存储，得到离线训练后的神经网络；步骤二、与人工智能辅助OFDM接收机通信的发送机在待解调比特数据中按照固定间隔插入接收机已知的在线训练比特数据并进行OFDM调制后经过实际信道发送；步骤三、人工智能辅助OFDM接收机接收经过实际信道的信号并进行OFDM解调，通过两个数据收集器按照与发送机相同的顺序将其分开，得到频域接收数据和频域训练数据并分别存入缓存；步骤四、对人工智能辅助OFDM接收机中的神经网络进行在线训练，包括：使用缓存的频域训练数据作为样本、接收机已知的在线训练比特数据作为标签且以步骤一所存储离线训练完成后的网络参数作为初始值对神经网络在线训练，将频域训练数据输入离线训练后的神经网络且将其输出的比特数据看作对接收机已知的在线训练比特数据的估计，及使用优化算法调整网络参数，得到在线训练后的网络参数并存储，得到在线更新网络参数后的神经网络；步骤五、将频域接收数据输入在线更新网络参数后的神经网络，由在线更新网络参数后的神经网络输出的比特数据看作接收机对待解调比特数据的估计，对比特数据进行判决恢复出比特流。2.根据权利要求1所述人工智能辅助OFDM接收机的在线学习方法，其特征在于，所述步骤一中在OFDM传输方式和理论信道模型下仿真得到频域接收数据具体为：发送...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜培文，徐靖，陈翔宇，温朝凯，金石，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32