針對合法接收端采用全雙工模式時的自干擾消除問題,提出了一種在單輸入多輸出系統(tǒng)中,利用神經網絡實現全雙工合法接收端信號合并和自干擾消除的方案.合法接收端在接收信號的同時發(fā)送人工噪聲干擾竊聽者.設計2個神經網絡,一個用于接收信號的合并,另一個對接收信號中的自干擾進行對消.對合法接收端和竊聽端的誤比特率、可達保密速率等性能進行仿真的結果表明,信號合并和自干擾消除方案可行并有效,在適當配置接收端發(fā)射天線和接收天線數量后,可獲得可觀的系統(tǒng)保密速率. 

【文章來源】：北京郵電大學學報. 2020,43(01)北大核心EICSCD

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

接收端全雙工系統(tǒng)模型

接收機模型框圖

線性神經網絡[11]是一種簡單的神經元網絡，主要用于解決線性問題，其結構如圖3所示．由于本文信道模型為平坦衰落信道模型，所以這里采用了單層神經網絡，如果信道為頻率選擇性衰落信道，存在可分辨的多徑，則需要采用多層神經網絡．信號合并器使用圖3所示的線性神經網絡，輸入層節(jié)點數為Nr．訓練時，Alice端發(fā)射偽隨機訓練序列xp,Bob端不發(fā)送人工噪聲．Bob端接收到的信號為

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的物理層無線通信技術:機遇與挑戰(zhàn)[J]. 桂冠,王禹,黃浩.  通信學報. 2019(02)



本文編號：3545826