基于深度學習的空時分組碼識別理論與技術

　　空時-頻分組碼是采用分集思想對無線通信傳輸系統(tǒng)性能進行改善的信道編碼方式。本書主要介紹了STBC、STBC-OFDM和SFBC-OFDM三種信號的深度學習識別技術，從研究對象和技術路徑的基礎理論出發(fā)，對每類信號的預處理方式、數(shù)據(jù)集構建方法、深度學習模型架構都進行了詳細的描述，并基于仿真數(shù)據(jù)對各種識別方法進行驗證，給出了每種信號的識別流程。本書從深度學習技術在編碼識別領域潛力的角度出發(fā)，給出了由此產生的針對信道編碼識別技術的思考，以期對相關領域的專家學者帶來啟發(fā)。本書與《空時分組碼識別理論與技術》一書相輔相成，能夠從傳統(tǒng)方法和深度學習兩個角度為讀者提供理論和技術指導，《空時分組碼識別理論與技術》涵蓋了空時分組碼識別領域大多數(shù)的傳統(tǒng)算法，具有更強的理論性和系統(tǒng)性，而本書則更具工程化和實踐性，專注于采用深度學習的識別方法。本書的專業(yè)性和針對性較強，適合作為通信和信號處理相關領域研究等

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