[发明专利]一种通信系统接收端已知信号消除方法及系统

权利要求书

1.一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：构建接收端接收信号模型为y(t)＝s(t)+d(t)+N(t)，其中s(t)为目标信号，d(t)为已知干扰信号，N(t)为噪声信号，s(t)和d(t)为同频信号；

S2：接收信号y(t)依次通过带通滤波器和低噪声放大器，然后与本地载波相乘后通过低通滤波器进行带通滤波，然后通过ADC进行模数转换，得到接收信号y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)；

S3：利用S2得到的接收信号y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)制作数据集，包括训练集y_x(n)和测试集y_e(n)；

S4：将训练集y_x(n)和测试集y_e(n)分别与参考信号I(n)进行整合，参考信号I(n)只包含码元信息，得到DNN神经网络输入训练集h_x(n)＝[y_x(n)，I(n)]和输入测试集h_e(n)＝[y_e(n)，I(n)]；

S5：初始化DNN神经网络参数，利用输入训练集h_x(n)＝[y_x(n)，I(n)]训练DNN神经网络，保存训练好的模型；

S6：将输入测试集h_e(n)＝[y_e(n)，I(n)]送入到训练好的DNN神经网络模型中进行处理，得到输出目标信号s′(n)。

2.根据权利要求1所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：所述参考信号I(n)与已知干扰信号为相同类型信号。

3.根据权利要求2所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：参考信号I(n)设置为至少包含干扰信号所有码元信息。

4.根据权利要求3所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：参考信号I(n)经过归一化处理。

5.根据权利要求1所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：所述DNN神经网络采用有监督学习的三层神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层，DNN神经网络激活函数使用LeakyReLU。

6.根据权利要求1所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：所述利用输入训练集h_x(n)＝[y_x(n)，I(n)]训练DNN神经网络还包括：

每次训练计算损失函数：

其中，y_pred是神经网络的预测值，y_true是标签的真实值，N是每个样本中的总点数；

判断训练次数是否达到设定最大次数，若达到则结束训练，否则判断当前loss_mse是否为设定的近m次训练中最小值，满足则停止训练，保存当前模型，否则进行下一轮训练。

7.根据权利要求1所述一种通信系统接收端已知信号消除方法，其特征在于：还包括：当输出目标信号s′(n)的对消比不满足要求时，将此次输入网络模型对消前的信号作为训练集信号导入DNN神经网络。