基于前馈神经网络的MPPSK接收机位同步方法研究

目前,在通信领域,深度学习(deep learning,DL)被认为是处理无线通信物理层的有效工具之一,有诸如自动调制识别、信道估计等方面应用。针对DL接收机设计中的同步问题,提出了一种在多元位置相移键控(m-ary position phase shift keying,MPPSK)调制方式下的滑窗式位同步方法。首先,训练一个前馈神经网络,作为码元的分类器;然后,使用滑动窗口在信号的采样点上滑动,每个窗口中的信号作为输入送入神经网络,得到的输出作为码元的判决准确度;最后,在滑动过程中,取置信度最高的采样点为同步点。通过仿真实验证明了同步的可靠性和精确性。