【摘 要】
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针对复杂通信条件下,水声信道均衡困难问题,提出了一种融合常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)和深度学习的均衡算法。该算法将通信系统接收端信号处理的过程划分为
【机 构】
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泰州职业技术学院,南京信息工程大学
【基金项目】
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江苏高校“青蓝工程”资助项目,泰州职业技术学院院级重点科研项目(No.TZYKYZD-19-5)
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针对复杂通信条件下,水声信道均衡困难问题,提出了一种融合常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)和深度学习的均衡算法。该算法将通信系统接收端信号处理的过程划分为均衡和去噪两个阶段。在均衡阶段,采用CMA实现对发射信号的快速均衡;在去噪阶段,采用堆栈自编码器(Stacked Auto-encoders,SAE)实现对发射信号的高精度恢复。水声信道仿真结果表明,该算法有效去除了信号中的噪声,降低了误码率,提升了通信质量。
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