【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及通信，尤其涉及一种正交频分复用索引调制的检测方法。
技术介绍
1、利用了深度学习(deep learning，dl)的方法解决正交频分复用(orthogonalfrequency division multiplexing，ofdm)系统的信号检测问题，传统的信号检测通常对信道响应进行估计，然后对接收信号进行补偿，从而检测恢复出原始信号，通常基于对信号模式的先验假设，用模仿人脑的神经网络结构来处理和分析大量数据，并通过大量的反向对于噪声、干扰和信号变形等情况可能表现较差，ofdm是一种数字多载波调制方法，广泛应用于通信领域，特别是在无线系统中，如wi-fi、4g lte和5g。传统的信号检测方法效率低下，和传统信号检测不同，基于dl的信号检测不对信道响应进行估计，而是将神经网络看作一个黑盒，其使传播来更新网络中的权重值，最终适应输入数据并寻找最佳结果，即使是在低信噪比下也有很大的优势，深度学习可以处理复杂的非线性问题并进行自我组织学习，能有效解决庞大的数据集。
2、关于上述技术方案，专利技术人发现至少存在...
【技术保护点】
1.一种正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述根据所述接收信号和信道状态信息进行均衡处理生成数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述通过神经网络处理所述数据集进行网络特征提取的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述通过神经网络处理所述数据集进行网络特征提取的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述根据所述接收信号和信道状态信息进行均衡处理生成数据集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述通过神经网络处理所述数据集进行网络特征提取的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述通过神经网络处理所述数据集进行网络特征提取的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的正交频分复用索引调制的检测方法，其特征在于，所述将所述神经网络的输出作为transformer模块的输入构建全局的上下文信息的步骤包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：冯丹，马静宇，张明阳，褚宏云，姜静，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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