【时间】2024年5月30日（周四）下午14：30 开始

【地点】线下讲座，9B406会议室

【主题】基于DNN网络的信号接收机算法

【主讲人】刘婵梓博士

【内容简介】

   传统的OFDM系统结构，输入信息经过调制、IFFT转换到时域，生成OFDM信号发送出去；接收端采用信道估计、信号检测、星座解调等方式恢复原始的发送比特。本报告介绍了一种基于全连接深度神经网络（FCDNN：fully-connected deep neural network），将信道估计、信号检测和星座解调视为一个黑盒子，采用离线训练的方式，提前对DNN中的参数进行训练。测试阶段，则无需信道估计，直接应用经过训练的参数即可实现端到端的信号恢复。仿真结果表明，基于人工智能的OFDM接收机能够取得比传统算法如LS、MMSE等算法更好的性能，下一步将尝试不同的神经网络架构来探索是否可以进一步提高性能或减少模型的复杂性。

诚挚欢迎广大师生参加。