基于深度學(xué)習(xí)的水聲信道估計技術(shù)

摘要： 在水聲通信中，傳統(tǒng)的正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系統(tǒng)需要大量導(dǎo)頻數(shù)量和循環(huán)前綴以維持系統(tǒng)性能，嚴重浪費有限的頻域資源。因此，利用深度學(xué)習(xí)輔助OFDM恢復(fù)失真的傳輸數(shù)據(jù)。具體地講，利用改進的殘差塊提取和雙向記憶接收信號。將自歸一化網(wǎng)絡(luò)(Self-Normalizing Network, SNN)與... （共8頁）