基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究

摘要: 针对正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统中的窄带干扰（narrowband interference，NBI）引起的性能下降，提出了两种基于深度学习(deep learning，DL)的窄带干扰消除结构。在两种结构中，首先分别对接收信号进行预处理，然后利用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）从时域上对经过预处理的数据进行特征提取并获得干扰估计。最后将干扰估计量从接收信号中消去。仿真结果显示，两种结构可以有效学习出OFDM系统中的窄带干扰，并提升系统性能。