深度学习驱动的OFDM系统窄带干扰抑制策略

本文主要探讨了在正交频分复用（OFDM）系统中，由于窄带干扰（NBI）造成的性能下降问题，并提出了一种创新的解决方案——基于深度学习（Deep Learning，DL）的窄带干扰消除方法。OFDM是一种高效的数据传输技术，但其对频率选择性衰落和窄带干扰特别敏感，这会严重影响系统的信道容量和传输质量。 论文首先介绍了背景，指出传统的干扰消除技术可能无法有效应对复杂多变的NBI，而深度学习凭借其强大的学习能力和模式识别能力，为解决这一问题提供了新的可能。研究者设计了两种基于深度学习的干扰消除结构，它们包含三个关键步骤： 1. 预处理：在接收信号到达后，先进行预处理，这一步可能涉及滤波、降噪等操作，以减少原始信号的噪声和干扰影响，为后续深度学习处理提供更清晰的输入。 2. 特征提取：利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行时域特征提取。CNN在此处扮演了关键角色，它能够自动学习和捕获信号中的模式和规律，尤其是那些与NBI相关的模式，从而提供准确的干扰估计。 3. 干扰估计与消除：通过学习得到的模型，对预处理后的数据进行分析，得出干扰估计值，然后将这个估计值从原始接收信号中减去，实现干扰的抑制或消除。 仿真结果部分展示了这两种深度学习结构的有效性，它们能够有效地从大量的训练数据中学习到OFDM系统中的窄带干扰特性，并显著提升了系统的性能指标，如信噪比、误码率和数据传输速率等。这些改进表明，深度学习方法在OFDM系统的NBI抑制方面具有巨大的潜力。 该研究不仅关注了理论建模，还进行了实际的仿真验证，充分体现了深度学习在无线通信领域的应用价值。此外，作者们还列举了项目资助情况，包括国家自然科学基金、上海市重点实验室基金以及上海交通大学医工交叉基金等，显示了研究的广泛支持和深入背景。 这篇文章对于深度学习在OFDM系统窄带干扰消除中的应用进行了深入探讨，为提高无线通信系统的抗干扰性能提供了一种新颖且有前景的方法。通过这种方式，研究人员得以在复杂的无线通信环境中增强系统的稳定性和可靠性，为未来相关技术的发展打开了新的窗口。