文档名：一种NOMA系统中的反馈深度神经网络检测算法
摘要：在上行非正交多址(Non-orthogonalMultipleAccess,NOMA)系统中,针对传统基于串行干扰消除(SuccessiveInterferenceCancellation,SIC)检测存在同个时频块内用户间干扰的问题,提出了一种新型的NOMA检测算法.通过将SIC检测的反馈消除结构和深度神经网络结合起来,设计出了一种新型的反馈深度神经网络(FeedbackDeepNeuralNetwork,FDNN)结构.FDNN模型分为两个模块,检测模块通过深度神经网络实现非线性检测,反馈模块通过权重矩阵重构信号并消除用户干扰.通过重复检测和反馈过程,FDNN依次检测出各个用户的符号,并达到了良好的性能.仿真结果表明FDNN检测算法相较于SIC检测具有更低的误符号率和误比特率,并验证了其具有更良好的抗用户间干扰的性能.
作者：王奕峰 周婷 徐天衡 Author：WANGYifeng ZHOUTing XUTianheng
作者单位：中国科学院大学微电子学院,北京100049;中国科学院上海高等研究院,上海201210中国科学院上海高等研究院,上海201210
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(5)
分类号：TN911
关键词：非正交多址接入 串行干扰消除 深度神经网络 非线性检测
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：国家自然科学基金，国家重点研发计划，上海市产学研科技合作专项一种NOMA系统中的反馈深度神经网络检测算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(5)王奕峰 周婷 徐天衡在上行非正交多址(Non-orthogonalMultipleAccess,NOMA)系统中,针对传统基于串行干扰消除(SuccessiveInterferenceCancellation,SIC)检测存在同个时频块内用户间干扰的问题,提出了一种新型的NOMA检测算法.通过将SIC...参考文献和引证文献
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