计算机应用研究

作者：徐建业,杨霄鹏,李伟,王泓霖,

单位：空军工程大学a.研究生院;b.信息与导航学院,西安710038；

关键词：信道编码,深度学习,自编码器,学习率,

基金：国家自然科学基金资助项目；航空科学基金资助项目；；

针对电子战条件下，通信信号易受压制干扰的问题，提出了一种基于动态学习率深度自编码器（dynamic learning rate deep AutoEncoder，DLr-DAE）的信道编码算法来提高系统抗压制干扰性能。首先对输入未编码信号进行预处理，将原始输入信号转换为单热矢量；随后使用训练数据样本集，用非监督学习方法训练深度自编码器，基于随机梯度下降法（SGD）更新网络参数，利用指数衰减函数，在迭代次数和网络损失函数值变化过程中动态微调学习率，减少网络迭代循环次数，避免收敛结果陷入局部最优点，从而获得面向电子战环境的信道编码深度学习网络。仿真结果表明，相比现有深度学习编码算法，该算法在取得同等误码率时，抗噪声压制干扰性能最大可提升0.74 dB。

来源：2020年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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