【深度学习】基于DNN深度神经网络的无线多用户干扰消除算法matlab仿真

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已于 2023-08-27 15:52:23 修改

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分类专栏： MATLAB较复杂算法仿真案例文章标签： dnn 人工智能神经网络无线多用户干扰消除

于 2023-06-29 22:36:18 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/131465710

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本文介绍了基于深度神经网络（DNN）的加权最小均方误差（WMMSE）优化无线多用户干扰消除算法。通过DNN训练和应用，解决非凸优化问题，加速干扰消除的收敛速度，提高通信质量。详细阐述了DNN的训练过程和应用步骤，包括数据预处理、网络设计、权重初始化、计算权重和更新权重。

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB源码

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基于串行干扰消除的多用户检测算法

CodeByte的博客

09-15

898

其中，串行干扰消除（Successive Interference Cancellation，SIC）算法是一种常用的多用户检测技术，它通过逐步解码和消除干扰信号，逐渐提高系统的检测性能。本文将介绍基于串行干扰消除的多用户检测算法，并提供相应的MATLAB代码实现。假设在一个多用户通信系统中，有K个用户同时传输信号，我们的目标是从接收到的混合信号中分离出各个用户的信号。需要注意的是，上述代码仅提供了基本的算法框架和示例调制方案的解调函数，实际应用中可能需要根据具体的系统要求和调制方案进行适当的修改和扩展。

基于深度神经网络的无线多用户干扰消除算法的MATLAB仿真

持续更新

09-19

392

接着，对模型进行训练，利用训练好的模型对输入信号进行干扰消除。最后，我们将干扰消除后的信号与原始信号进行对比，通过绘制它们的波形图，可以直观地观察到干扰消除的效果。该算法通过收集多个用户的信号样本，利用DNN模型对干扰信号进行消除，实现了多用户之间的干扰消除。此外，数据集的质量和规模对算法的性能也有一定影响，因此在实际应用中应尽量选择高质量的数据集进行训练和测试。干扰消除：使用训练好的DNN模型对新的输入信号进行干扰消除。根据模型的输出，将干扰信号从接收到的信号中准确地分离出来，得到干净的待消除信号。

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基于深度学习的干扰识别

qq_55218335的博客

09-16

1506

本文是记录我上半年仿真和复现干扰识别的过程，展示的主要是一些需要注意的点以及仿真的相关结果。

通感一体化的关键技术

weixin_42003842的博客

02-29

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在通信感知一体化中，为了检测目标反射的微弱信号，保证目标反射的微弱信号不因为 ADC 的饱和而进入量化噪声，从而对模拟域的直接泄露信号的消除提出了更高级别的消除要求。然而，相比全双工通信技术，通信感知一体化节点的自干扰消除会更加挑战，原因如下：在全双工通信中，接收链路中得到的所有的自己发送信号的成分都是属于自干扰，其中包括既发射天线直接泄漏到接收天线的成分，也包括环境或者目标物体发射的成分。在无线通信中，干扰消除是非线性检测中的关键技术，作用是去除天线间的干扰，从而提高系统检测的性能。

RIS辅助集成传感和通信：小型回顾

m0_54016576的博客

12-16

1912

集成传感和通信（ISAC）是一项尖端技术，旨在使用共享频谱实现高分辨率目标传感和高数据速率通信。这种创新方法优化了无线电频谱的使用，没有或最小的相互干扰。可重构智能表面（RIS）控制环境和提供额外自由度的能力正在推动 RIS 辅助 ISAC 的发展。在这篇小型综述中，我们概述了RIS辅助ISAC技术的当前最新技术，包括各种系统配置、方法和信号处理技术。

基于深度神经网络，无线多用户干扰消除算法的MATLAB

02-24

本文所提出的基于深度神经网络的无线多用户干扰消除算法，不仅解决了传统方法中存在的计算复杂度高、难以实时处理等问题，而且通过MATLAB仿真验证了算法的有效性和优越性。文章详细介绍了深度神经网络在无线多用户...

精选资源

基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,含仿真操作录像

04-19

3.内容：基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真。基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真，matlab2022a测试运行。包含训练数据，DNN训练，误码率测试。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹...

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究边缘计算（Matlab代码实现）

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【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多种改进粒子群算法的深度神经网络卸载策略研究”展开，聚焦于边缘计算环境下的...

CNN学习简要总结-2

weixin_43207976的博客

07-15

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CNN学习简要总结-2CNN学习简要总结-2CNN架构卷积池化Pooling数据增强（Data argumentation）dropout CNN学习简要总结-2 继续学习CNN的知识，简要记录 CNN架构输入层-一些卷积层（卷积层-ReLU层-池化层-卷积层-……）-一些全连接层-ReLU层-softmax输出层 CNN中卷积层的意义就在于不断提取原始输入的特征，特征由局部到局部的组合（从多个局部特征中提取），特征由具体到抽象 CNN比传统DNN的参数更少，但同时提取的特征更多卷积一般原始输入图像几

【亲测免费】基于LS/MMSE/深度学习DNN的OFDM信道估计 - MATLAB实现

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【MATLAB源码-第345期】基于Matlab的OFDM系统深度学习CNN信道估计仿真，对比LS,LMMSE算法。

Matlab程序猿i的博客

04-10

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传统上，信道估计主要依赖于插入在传输数据中的导频符号，通过导频已知信息和接收到的信号之间的映射关系采用线性算法如最小二乘（LS）算法或更为复杂的最小均方误差（LMMSE）算法来进行估计，这两种方法在实现上具有一定的便捷性和数学基础，但在复杂信道环境下往往受限于算法的线性假设和依赖先验统计信息的限制。为了进一步降低这种波动和干扰，系统又采用了LMMSE方法，通过对信道统计信息的引入以及对信号噪声的建模，使得估计结果在噪声环境下能够更为平稳和精确，这一过程虽然复杂但在一定程度上提升了信道估计的质量。

基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法matlab仿真

MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

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正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以在高速移动环境下实现高速数据传输。但是，OFDM信号的检测存在一些困难，例如频率偏移、信道估计误差、多路径干扰等。为了解决这些问题，近年来，深度学习技术被广泛应用于OFDM信号检测中。1.OFDM信号模型OFDM信号是一种基于频域分解的多载波调制技术。

基于深度学习的OFDM系统信号检测（附带MATLAB代码）

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在OFDM系统中，信号检测是一个重要的任务，用于在接收端准确地识别和解调接收到的信号。最近，深度学习技术在信号处理领域取得了显著的进展，因此，将深度学习应用于OFDM信号检测成为一个热门的研究方向。因此，在实际应用中，收集足够多样化的训练数据，并对其进行充分的预处理和增强，是确保模型性能良好的关键步骤。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和可用的资源来选择合适的模型结构和训练策略。在本文中，我们将介绍基于深度学习的OFDM系统信号检测，并提供MATLAB代码示例，以帮助读者更好地理解实现细节。

探索OFDM信道估计的深度学习革命：MATLAB实现

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10-21

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探索OFDM信道估计的深度学习革命：MATLAB实现【下载地址】基于LSMMSE深度学习DNN的OFDM信道估计-MATLAB实现本资源库提供了一套全面的OFDM（正交频分复用）信道估计解决方案，对比分析了两种经典的信道估计算法——最小二乘法(LS)与最小均方误差/MMSE(Minimum Mean Square E...

LDPC译码算法的MATLAB实现

学习使你进步。

07-01

897

本文主要涵盖了LDPC码的概念、生成方法以及译码算法的实现。LDPC码的生成矩阵可以通过各种方法获得，其中最常用的是使用随机矩阵生成方法。在MATLAB中，可以使用LDPC码工具箱进行LDPC译码算法的实现。LDPC码是一种码长极长的线性分组码，它的校验矩阵是一个非常稀疏的矩阵。在上述代码中，'n’表示生成的LDPC码的码长，'d_v’表示码字中1的个数，'d_c’表示校验和中1的个数。在上述代码中，'Sum Product’表示使用和积算法进行译码，'max_iters’表示进行的最大迭代次数。

基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法

fpga/matlab/simulink算法仿真工程

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1948

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB 在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiple)技术凭借抗多径

m基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率曲线,并用实际图片进行测试

fpga/matlab/simulink算法仿真工程

07-30

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发送端将图像数据转换为比特流，然后采用QPSK调制和OFDM技术将比特流映射到不同的子载波上，生成OFDM符号序列。接收端接收OFDM符号序列，并利用DNN进行信道估计，根据估计得到的信道状态信息对接收信号进行解调和解调制，最终恢复出原始图像数据。基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输"是一种无线通信系统，它利用正交频分复用（OFDM）和四相位偏移键控（QPSK）技术来传输图像数据，并借助深度神经网络（DNN）来进行信道估计，从而提高信号传输的可靠性和效率。

SSA-DNN回归基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类

2504_94292180的博客

11-30

507

SSA-DNN回归基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类，单变量和多变量时序预测，前私)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel可以根据需要定制更换算法例如24年最新算法CPO,BKA,RBMO等，或者PSO,WOA,GA,GWO,ABC等都可以1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要3、代码中文注释清晰，质量极高。

TensorRT笔记（5）：研究timingCache