基于CNN和GRU的高階調(diào)制自動編碼器研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4185 K
標(biāo)簽： 自動編碼器 CNN GRU
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文檔介紹：基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器是替代傳統(tǒng)通信發(fā)射器和接收器的一種新方法。提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）和門遞歸單元（Gate Recurrent Unit， GRU）的自動編碼器，集成了星座映射和信道編碼功能。設(shè)計了一種并行CNN結(jié)構(gòu)，并將輸入比特流進(jìn)行分段的one-hot編碼。這樣做有兩個優(yōu)點(diǎn)：（1）與不分段的one-hot編碼相比，數(shù)據(jù)的維度降低了；（2）數(shù)據(jù)的稀疏性降低，這使網(wǎng)絡(luò)可以更快更好地收斂。此外，引入GRU以實(shí)現(xiàn)信道編碼。所提出的模型可以應(yīng)用于高階調(diào)制如4096QAM信號，在加性高斯白噪聲（AWGN）信道和瑞利信道下都有著優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能。
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