相移键控信号的深度神经网络解调器

多元位置相移键控(MPPSK)信号具有高带宽利用率的特性,但是,带限信道下传统解调方案的解调性能大幅度下降。针对这个问题,提出了基于栈式稀疏自编码(SSAE)网络的码元判决方案。从接收信号提取特征信息和码元之间的码间干扰,并使用深度学习的思想对SSAE网络进行训练,使SSAE网络在信道环境恶劣的条件下对码元进行正确分类。此外,提出"多码元联合判决"方案并应用到SSAE网络的训练中,有效提高网络的解调性能。仿真结果表明,SSAE网络比传统方案的解调性能提高1~2个数量级,并且对信道环境的适应性更强。