基于深度學習的多模OFDM 索引調制檢測器

李 揚 許 魁 張冬梅 徐健卉 謝 威 夏曉晨 李 娜

（陸軍工程大學通信工程學院，江蘇南京 210007）

1 引言

5G移動通信系統已經開始大規模商業化部署，伴隨著移動服務的日漸增多和智能終端的大量普及，數據流量呈現出爆炸式增長的現象，這對能量效率（Energy Efficiency，EE）與頻譜效率（Spectral Efficiency，SE）提出了更高的要求，使得開發應用新的綠色通信技術已迫在眉睫。索引調制（Index Modulation，IM）技術由于其高能量效率、低硬件復雜度、更好的誤碼率性能等優勢在近年來得到廣泛的應用和研究。與傳統通信調制方案不同，除了常規傳輸星座符號等載波位外，IM 技術還可以在不消耗能量的情況下通過激活系統的部分實體資源隱含地傳輸額外的索引位信息，例如天線、子載波、時隙或信道狀態［1-2］。

文獻［3］首次提出了正交頻分復用索引調制（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing with In?dex Modulation，OFDM-IM），在OFDM-IM 中只有部分子載波被激活，除激活子載波攜帶信息外，索引信息由激活子載波方式來攜帶，雖然OFDM-IM比傳統的OFDM 具有更高的可靠性和EE，但是其SE 不高。針對這類問題，文獻［4-5］則分別提出了雙模載波索引調制（Dual-Mode OFDM-IM，DM-OFDM-IM）和多模正交頻分復用索引調制（Multi-Mode Orthogo?nal Frequency Division Multiplexing with Index Modu?lation，MM-OFDM-IM），其中所有子載波都是處于激活狀態，不同的是，DM-OFDM-IM 將子載波分為兩部分分別傳輸可明顯區分的主副星座符號，而MM-OFDM-IM 則是將每個子載波分別傳輸不同星座模式的符號，通過其全排列組合來傳輸索引位信息，因此相對比于OFDM-IM 系統，其SE 大大提高，并且可以拓展到I/Q 調制進一步提高SE，但是針對MM-OFDM-IM 信號檢測卻是一項巨大的挑戰。文獻［5］提出ML 檢測器以及基……