一种基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法，通过利用全连接神经网络，以数据驱动的方式直接根据接收信号的数据部分完成载波频率偏移的估计，将该问题考虑为回归问题，主要处理过程为：首先，从接收机受载波频偏影响的接收信号中进行特征提取，得到用于训练神经网络的样本特征；然后，利用样本训练神经网络，执行梯度下降算法寻找最优参数；最后，在测试集上使用训练完成的神经网络进行载波频偏估计。经仿真可知，本发明专利技术与传统的载波频偏估计方法相比，可以提升带宽效率，并且有更高的估计准确性。有更高的估计准确性。有更高的估计准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其是涉及正交频分复用通信系统中的一种基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法。

技术介绍

[0002]正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)因为其频谱利用率高以及能够对抗多径效应的特性在移动通信系统(如4G，5G)中得到了广泛运用。OFDM系统的基本思想是利用多个子载波进行并行传输，同时引入循环前缀(Cyclic Prefix,CP)，使信号具备抗多径衰落的能力。OFDM系统不为每个子信道使用单独的带宽限制滤波器和振荡器，而是利用多载波调制使得各个子载波在频谱上相互重叠，从而将高速串行数据以并行的方式进行低速传输，提高了系统传输时的频谱效率。频谱中相互重叠的多个子载波信号可以利用奈奎斯特准则产生，但该方式实现较复杂，硬件成本高，不适于实际应用。OFDM系统的成功是基于模拟方式的数字实现，即分别利用离散傅里叶逆变换(IDFT)和离散傅里叶变换(DFT)来实现OFDM的调制和解调，为了提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全连接神经网络的载波频率偏移估计方法，其特征在于：该方法包括下列步骤：S1、在点对点通信的OFDM系统中，由发射机发送一串随机信息比特序列S＝{b1,b2,L,b
s
}，其中，b
s
∈{0,1}，s是发射机一次发送的信息比特的个数；S2、对所述的信息比特序列S执行基带信号调制，信息比特序列S被映射为星座符号X＝{X[1],X[2],L,X[k]}，其中，k是星座符号的个数，M表示基带信号调制阶数；对星座符号执行离散逆傅里叶变换(IFFT)得到OFDM符号，则第l个OFDM符号的表达式为：其中，N表示IFFT点数，x
l
[n]表示第l个OFDM符号中的第n个时域采样点，1≤n≤N；在OFDM符号前添加长度为N
cp
的循环前缀，添加了循环前缀后的OFDM符号的长度为：N
s
＝N
cp
+N；所述的添加了循环前缀后的OFDM符号在信道中进行传输，并由接收机接收；接收机接收到的受信道和载波频率偏移共同影响的第l个OFDM符号的表达式为：其中，表示卷积操作，1≤n≤N
s
，h表示多径信道增益，其长度为1≤m≤L，L表示多径信道增益的抽头系数个数，1≤x≤L+N
s
‑
1表示接收机接收到的OFDM符号时域采样点的总长度，ε为归一化载波频率偏移量，且
‑
0.5＜ε＜0.5；当信道为平坦衰落时，h只有一个抽头系数，当信道为频率选择性衰落时，h有多个抽头系数，即h＝[h[1],h[2],L,h[L]]；为了消除OFDM符号间干扰，需要确保循环前缀的长度大于多径信道增益的长度，即N
cp
＞L；w[x]表示均值为0，方差为σ2的复高斯白噪声，即w[x]:S3、从接收机处接收到的受信道和载波频率偏移共同影响的第l个OFDM符号中提取出数据部分的时域采样点，记为y
l
[n]，1≤n≤N；并分别从每一个y
l
[n]中提取出实部和虚部，由提取出的实部和虚部组成用于训练载波频率偏移估计神经网络的样本特征；所述的样本特征表示为：[R(y
l
[n]),I(y
l
[n])]，其维度为1
×
2N，其中，R(*)表示取实部操作，I(*)表示取虚部操作，N为I...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兴，谢玲富，刘娟，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：