【摘 要】
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针对水声多径衰落非相干信道,提出一种灵活的恒重自编码方案以解决传统恒重映射（如Hadamard映射）权重单一,频谱利用率低的问题.将水声多径信道建模为泛化性更高的莱斯衰落,利用深度神经网络（deep neural network, DNN）合理构建自编码器（auto-encoder, AE）,在多个衰落因子下进行输入到输出的端到端训练,在发射平均功率不变的条件下,得到权重分布更优的映射集.发射符号
【机 构】
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中国科学院声学研究所海洋声学技术实验室
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项（A类）项目（XDA22030101）； 国家自然科学基金项目（61971472,61471351）； 中国科学院声学研究所自由探索类项目（ZYTS202003）资助；
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针对水声多径衰落非相干信道,提出一种灵活的恒重自编码方案以解决传统恒重映射（如Hadamard映射）权重单一,频谱利用率低的问题.将水声多径信道建模为泛化性更高的莱斯衰落,利用深度神经网络（deep neural network, DNN）合理构建自编码器（auto-encoder, AE）,在多个衰落因子下进行输入到输出的端到端训练,在发射平均功率不变的条件下,得到权重分布更优的映射集.发射符号幅度不局限于’0’和’1’的分布集合,但分组仍保持恒重.接收端仍可采用能量检测,不依赖信道状态信息（channel state information, CSI）、鲁棒性强.为扩展到高阶情况,提出一种低复杂度的网络输入模式使AE复杂度大大降低,加速训练收敛.仿真证明,在接收端CSI未知的情况下,所提方案在标准衰落信道及Bellhop模拟水声信道上均取得相较传统方案5–6 d B的性能增益.最后,采用通信带宽4 kHz,通信距离2500 m,海底深度1750 m的南海海试数据对结果进行了验证.
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