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【信号分类】基于长短期记忆 (LSTM) 网络实现 OFDM 系统的信号检测附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

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🍊个人信条:格物致知。​

⛄ 内容介绍

这是一个使用深度学习工具箱中的长短期记忆 (LSTM) 网络在接收端实现符号分类以在 OFDM 系统中进行信号检测的示例。基于 LSTM 的神经网络针对单个子载波进行训练,其中计算符号错误率 (SER) 并将其与最小二乘 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 估计进行比较。在初步调查中,假定无线信道在离线训练和在线部署阶段是固定的。为了测试神经网络的稳健性,对每个传输的 OFDM 数据包应用随机相移。考虑了导频符号的数量和循环前缀(CP)的长度的影响。

⛄ 部分代码

function ReceivedPacket = genTransmissionReceptionOFDM(TransmittedFrame,LengthCP,h,NoiseVar)

% This function is to model the transmission and reception process in OFDM systems. 


% Extract parameters

[NumSym,NumSC,NumPacket] = size(TransmittedFrame);


%% Transmitter


PhaseShift = exp(-1j*rand(1,NumPacket)*2*pi);


for p = 1:NumPacket

                                  

    % 1. IFFT

    x1 = ifft(TransmittedFrame(:,:,p),NumSC,2); 

    

    % 2. Inserting CP

    x1_CP = [x1(:,NumSC-LengthCP+1:end) x1]; 

        

    % 3. Parallel to serial transformation

    x2 = x1_CP.';

    x = x2(:);

    

    % 4. Channel filtering

    y_conv = conv(h*PhaseShift(p),x);

    y(:,p) = y_conv(1:length(x)); 

end 

                        

%% Adding noise 


SeqLength = size(y,1);

 

% Calculate random noise in time domain 

NoiseF = sqrt(NoiseVar)/sqrt(2).*(randn(NumPacket,NumSC)+1j*randn(NumPacket,NumSC)); % Frequency-domain noise

NoiseT = sqrt(SeqLength)*sqrt(SeqLength/NumSC)*ifft(NoiseF,SeqLength,2); % Time-domain noise


% Adding noise

y = y+NoiseT.'; 


%% Receiver


ReceivedPacket = zeros(NumPacket,NumSym,NumSC); 

    

for p = 1:NumPacket

     

    % 1. Serial to parallem transformation

    y1 = reshape(y(:,p),NumSC+LengthCP,NumSym).'; 


    % 2. Removing CP

    y2 = y1(:,LengthCP+1:LengthCP+NumSC);


    % 3. FFT, # x NymSym x 64

    ReceivedPacket(p,:,:) = fft(y2,NumSC,2); % NumSym x 64

        

end 


ReceivedPacket = permute(ReceivedPacket,[2,3,1]); 

⛄ 运行结果

【信号分类】基于长短期记忆 (LSTM) 网络实现 OFDM 系统的信号检测附matlab代码_深度学习

⛄ 参考文献

[1]丛珊. 基于深度学习的癫痫脑电信号分类方法研究[D]. 哈尔滨工程大学, 2017.

[2]黄亮等. "一种适用于基于长短期记忆网络的无线信号调制分类器可视化方法.", CN111680601A. 2020.

⛄ 完整代码

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