Technology of Network & Communication
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计算机应用研究 Printed Article
2020年第37卷 第5期
1507-1510

Deep learning based NBI mitigation method in OFDM systems

Deep learning based NBI mitigation method in OFDM systems
Ma Tao1a
Li Yue2
Yang Feng1b
Ding Lianghui1a
1. a. Institute of Image Communication & Network Engineering, b. Institute of Wireless Communication Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
2. Naval Research Institute, Beijing 100161, China
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0834

摘要

Considering the performance deterioration of OFDM system due to narrowband interference(NBI), this paper employed deep learning into NBI mitigation of OFDM systems and proposed two structures with CNN. These two structures firstly pre-processed the received data in receiver, then adopted CNN to exploit the interference estimation in time domain. Finally it removed the impact of NBI from received signal. The simulation results demonstrate that the two systems can learn the interference effectively and improve system performance.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61771309,61671301,61420106008,61521062)
上海市重点实验室基金资助项目(STCSM15DZ2270400)
数据链技术重点实验室开放基金资助项目(CLDL-20162306)
上海交通大学医工交叉基金资助项目(YG2017QN47)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0834
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: Technology of Network & Communication
出版页码: 1507-1510
文章编号: 1001-3695(2020)05-045-1507-04

发布历史

[2020-05-05] Printed Article

引用本文

马涛, 李悦, 杨峰, 等. 基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1507-1510. (Ma Tao, Li Yue, Yang Feng, et al. Deep learning based NBI mitigation method in OFDM systems [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1507-1510. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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