基于深度学习算法的无线信道优化与信号处理

徐培玲

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.11.017

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (11) : 51 -53. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.11.017

基于深度学习算法的无线信道优化与信号处理

徐培玲

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摘要

针对无线电频谱资源紧张、多变的信道条件和增多的干扰源等问题，本文提出了深度学习驱动的无线通信信号优化处理框架，通过卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络融合的深度学习模型完成时变信道估计，CNN模型分离噪声与有用信号，采用图神经网络(GNN)波束成形与资源分配策略，深度神经网络(DNN)进行量化处理。结果表明，融合信道估计模型，在高速移动场景下保持0.008的均方误差，展现出优异的时变信道跟踪能力；GNN的波束成形后，信道资源利用率达到89.7%;基于CNN的信号去噪方法，在全信噪比区间均表现出卓越性能。基于深度学习算法的信号处理方法成功提升了信号传输质量与通信效率。