[發明專利]一種基于神經網絡的二階段OFDM系統的定時同步方法

有效

• 申請號: 202210552668.1
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114978842B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 卿朝進;楊娜;唐書海;饒川貴;蔡曦
• 申請（專利權）人: 西華大學
• 主分類號: H04L27/26
• 分類號: H04L27/26
• 代理公司: 四川省方圓智云知識產權代理事務所(普通合伙) 51368
• 代理人: 王悅

1.一種基于神經網絡的二階段OFDM系統的定時同步方法，其特征在于，包括：

S1、根據學習最強路徑的第一神經網絡進行路徑特征初始提取，獲得可分辨最強路徑上的第一階段定時同步輔助點完成OFDM系統的第一階段定時同步；

步驟S1所述的第一神經網絡進一步包括：

S11、構建一維卷積神經網絡進行特征抽取，形成第一神經網絡；

所述第一神經網絡有L₁個卷積層，并根據工程經驗設置L₁的取值大小；

S12、第一神經網絡的輸入是長度為M的觀察信號y；

S13、第一神經網絡訓練的標簽為最強路徑對應的定時偏移τ₀；

所述第一神經網絡的感受野為2N，其中，N為訓練序列的長度；

所述觀察信號y的長度M大于訓練序列的長度N，并根據工程經驗設置觀察長度M；

所述感受野為一維卷積神經網絡的卷積核的大小；

S14、根據第一神經網絡的特征抽取結果，獲取可分辨最強路徑對應的第一階段定時同步輔助點

S2、根據第一階段定時同步輔助點的輔助，獲取第二階段的觀察窗，并在此基礎上構建第二神經網絡，尋找首達路徑，完成OFDM系統的第二階段定時同步，得到第二階段定時同步偏移

步驟S2所述的第二神經網絡進一步包括：

S21、構建一維卷積神經網絡，形成第二神經網絡，并在第一神經網絡輔助的觀察窗內進行特征抽??；

所述第二神經網絡有L₂個卷積層，并根據工程經驗設置L₂的取值大小；

S22、第二神經網絡輸入是觀察窗長度為N_u的截取信號z；

所述N_u滿足N_u＝N+N_g，其中，N_g表示OFDM系統中保護間隔的長度；

S23、第二神經網絡訓練的標簽為最強路徑對應的定時偏移τ₀與首達路徑的定時偏移τ兩者之間的差值；

所述第二神經網絡的感受野為2N；

S24、根據第二神經網絡的特征抽取結果，獲取第二階段定時同步偏移

S3、根據第一階段定時同步輔助點和第二階段定時同步偏移利用融合判決模塊完成OFDM系統定時同步，得到定時同步偏移估計值

步驟S3所述的判決模塊進一步包括：

S31、根據第一階段定時同步輔助點和第二階段定時同步偏移得到定時同步偏移估計值

S32、判斷定時同步偏移估計值是否出現在內，若出現在上述范圍內，則輸出當前定時同步偏移估計值否則，

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的二階段OFDM系統的定時同步方法，其特征在于，S22中長度為N_u的截取信號z的截取方式進一步包括：

(a)根據第一階段定時同步輔助點從觀察信號y的樣本索引向左搜索N_g長度得到截取數據起始點

(b)根據截取數據起始點和觀察信號y，從截取數據起始點截取長度為N_u的截取信號z；

所述截取信號z具體表示為其中，為截取數據起始點，為第一階段定時同步輔助點，N為訓練序列長度。