【時間】2024年5月30日（周四）下午14：30 開始

【地點(diǎn)】線下講座，9B406會議室

【主題】基于DNN網(wǎng)絡(luò)的信號接收機(jī)算法

【主講人】劉嬋梓博士

【內(nèi)容簡介】

   傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，輸入信息經(jīng)過調(diào)制、IFFT轉(zhuǎn)換到時域，生成OFDM信號發(fā)送出去；接收端采用信道估計、信號檢測、星座解調(diào)等方式恢復(fù)原始的發(fā)送比特。本報告介紹了一種基于全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCDNN：fully-connected deep neural network），將信道估計、信號檢測和星座解調(diào)視為一個黑盒子，采用離線訓(xùn)練的方式，提前對DNN中的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。測試階段，則無需信道估計，直接應(yīng)用經(jīng)過訓(xùn)練的參數(shù)即可實現(xiàn)端到端的信號恢復(fù)。仿真結(jié)果表明，基于人工智能的OFDM接收機(jī)能夠取得比傳統(tǒng)算法如LS、MMSE等算法更好的性能，下一步將嘗試不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來探索是否可以進(jìn)一步提高性能或減少模型的復(fù)雜性。

誠摯歡迎廣大師生參加。