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摘要：本发明提供一种基于脉冲成型调制实现的PAPR抑制算法，属于通信领域，包括：搭建端到端的OFDM通信系统模型，该通信系统模型包括发射机、信道和接收机，发射端PS模块由发射DNN实现，发射DNN包括与SP模块连接的发射输入层、以及发射输出层；信道为多径衰落信道；接收机包括依次连接的均衡模块和解调映射模块；步骤S2、以联合损失函数L＝α1L1+α2L2对由发射机、信道和接收机构成的神经网络进行联合训练。本发明在不影响传输速率和误码率的前提下，能够降低发射端的PAPR，且可实现脉冲成型的灵活配置，以灵活地支撑不同的通信场景。
主权项：1.一种基于脉冲成型调制实现的PAPR抑制算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、搭建端到端的OFDM通信系统模型，该通信系统模型包括发射机、信道和接收机，发射机包括依次连接的星座调制模块、SP模块和发射端PS模块，发射端PS模块由发射DNN实现，发射DNN包括与SP模块连接的发射输入层、以及发射输出层，发射输出层由N个并行的PS滤波器形成，发射端PS模块输出时域发射信号si＝Gtx⊙FHxi，si为第i个时域发射信号主值序列，xi表示第i个频域信号向量，为N个子载波分别对应的N个PS滤波器的堆叠，F表示傅里叶变换矩阵，·H表示共轭转置，⊙表示哈达玛积；信道为多径衰落信道；接收机包括依次连接的均衡模块和解调映射模块，均衡模块将经过信道得到的时域接收信号以及时域的信道作FFT，并将FFT得到的两频域信息进行对应点除以得到均衡后的频域信息，解调映射模块由解调DNN实现，解调DNN包括与均衡模块连接的解调输入层、以及解调输出层，解调输出层为N个子载波上的Softmax输出拼接而成，以输出最终解调的比特值；步骤S2、以联合损失函数L＝α1L1+α2L2对由发射机、信道和接收机构成的神经网络进行联合训练，其中，α1表示发射机损失函数比例，α2表示接收机损失函数比例，sn为si的第n个元素，表示第k个子载波上符号解调的概率，且M为调制阶数，Pk,1,...,Pk,M表示标签采用的独热编码，其取值范围为{0，1}，为期望函数。
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百度查询： 北京理工大学 一种基于脉冲成型调制实现的PAPR抑制算法
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