基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别

易国顺，谢跃雷,2，梁文斌

(1.桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林 541004；2.卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心，广西 桂林 541004；3.桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院，广西 桂林 541004)

0 引 言

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)多天线技术能显著提高通信系统容量和频谱利用率，广泛应用在4G、5G等宽带无线通信系统中[1]，这使得通信信号的侦察和参数估计变得愈发困难[2]，对非合作接收提出了更高的要求[3-4]。在非合作场景的MIMO通信信号检测与识别中，MIMO发射天线数目识别、空时编码模式识别、信道估计、调制方式识别都是具有挑战性的研究课题[5]。其中，MIMO发射天线数目的识别是其他通信参数估计的基础，在MIMO盲信号处理中起着支撑性的作用。

传统MIMO发射天线数目识别包括基于信息论准则(Akaike Information Criterion,AIC)[6]、最小描述长度准则(Minimum Description Length,MDL)[7]、一步预测噪声特征值上限(Predicted Eigenvalues Threshold,PET)[8]、盖氏圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)[9]和利用导频模式正交性识别发射端天线数目[10]以及2017年Mohammadkarimi和Karami等学者提出的利用二阶和四阶统计量识别MIMO系统发射天线数目[11]。基于信息论准则和最小描述长度准则算法将发射天线数目识别问题转化成矩阵的秩估计，存在过估计和非一致估计的缺陷，不能提供较好的估计性能[12]。同时与一步预测噪声特征值上限算法和盖氏圆算法一样，在非合作接收端要求接收天线数大于等于发射端天线数，这在实际应用中并不能被保证。利用正交频分多址的导频模式正交性识别发射端的天线数目，将导频的循环平稳性与导频模式的正交性相关联，将检测多天线的问题等同于检测多组不同导频模式，方法虽然适用于单天线接收情况，但导频的循环平稳性并不总是出现在被检测信号。……