针对目前基于正交时频空调制系统中使用脉冲导频进行信道估计会引入高均峰比和信道估计困难的问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,BiLSTM)的信道估计算法。该算法首先将低功率导频序列放置于...针对目前基于正交时频空调制系统中使用脉冲导频进行信道估计会引入高均峰比和信道估计困难的问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,BiLSTM)的信道估计算法。该算法首先将低功率导频序列放置于时频域中,再对发送信号添加功率放大器的非线性衰变模型,对接收信号导频部分的接收信号使用最小二乘法进行粗略信道的计算,之后通过BiLSTM结合卷积块注意力模块对完整信道进行拟合估计,从而得到时频域的完整信道矩阵。为进一步减少误差,通过神经网络对完整信道矩阵进行修正处理。仿真结果表明,该算法求得非线性衰变影响信号的信道矩阵的归一化均方误差提升了3~15 dB,均峰比下降了5~6 dB,误比特率性能提升3~8 dB。展开更多
工程采集的信号往往含有不同比重的非平稳、非线性的多分量组成成分。时频分析是分析非平稳或时变信号的重要手段,短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)是常用的一种时频分析方法。影响STFT分析效果的主要参数有4个,使用...工程采集的信号往往含有不同比重的非平稳、非线性的多分量组成成分。时频分析是分析非平稳或时变信号的重要手段,短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)是常用的一种时频分析方法。影响STFT分析效果的主要参数有4个,使用时需要对参数进行设置,且参数选择的适合与否对分析结果的准确性影响较大,因此本文给出了STFT不同参数的选择和设定方法,可以提高数字信号处理的精度,达到频率分辨率和时间分辨率的折中选择。展开更多
文摘工程采集的信号往往含有不同比重的非平稳、非线性的多分量组成成分。时频分析是分析非平稳或时变信号的重要手段,短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)是常用的一种时频分析方法。影响STFT分析效果的主要参数有4个,使用时需要对参数进行设置,且参数选择的适合与否对分析结果的准确性影响较大,因此本文给出了STFT不同参数的选择和设定方法,可以提高数字信号处理的精度,达到频率分辨率和时间分辨率的折中选择。
