基于深度学习的非正交多址接入系统信号检测技术
2026.06.29点击：
摘要：<正>针对非正交多址接入（NOMA）系统中多用户信号叠加引发的信号检测复杂性问题，本文提出了一种融合深度学习模型的信号检测方法，构建适用于通信场景的数据集，设计多种神经网络结构以提取特征并优化检测性能，仿真实验对比传统算法与深度学习方法在误码率、抗噪性能及泛化能力等方面的表现。研究结果表明，本文所提方法能有效提高信号检测准确性与鲁棒性，在动态通信环境中展现出了良好的适应能力。本文为实现智能化无线通信系统提供了技术支撑与理论依据。
基金资助： 内蒙古电力（集团）有限责任公司科技项目“一体化多场景电力无线局域网络关键技术研究”（2025-3-6）；
专辑： 信息科技
专题： 电信技术;自动化技术
分类号： TP18;TN929.5
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