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基于深度學(xué)習(xí)的PNC檢測(cè)方案分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u9527基于深度學(xué)習(xí)的PNC檢測(cè)方案分析案例 [49]。因此，在系統(tǒng)經(jīng)過(guò)正確的訓(xùn)練之后可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種信道下的信號(hào)檢測(cè)。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程可以看做是優(yōu)化接收信號(hào)與估計(jì)信號(hào)之間損失熵來(lái)更新系統(tǒng)的超參數(shù)的過(guò)程，從而得到對(duì)PNC的檢測(cè)系統(tǒng)。為了對(duì)照不同檢測(cè)算法的魯棒性，假設(shè)其他檢測(cè)算法得到的信道矩陣信息不是準(zhǔn)確的信道信息，同時(shí)假設(shè)文中提出的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是由其他檢測(cè)算法已知信道矩陣的信道中訓(xùn)練得到。在模型當(dāng)中通過(guò)訓(xùn)練LSTM深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)得到信號(hào)檢測(cè)模型，通過(guò)訓(xùn)練得到的模型可以直接在中繼實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)編碼的檢測(cè)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可知，基于深度學(xué)習(xí)的DeepPNC網(wǎng)絡(luò)模型在接收到基站發(fā)送信號(hào)的疊加信號(hào)之后，直接實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)編碼的映射，相較于其他算法具有最高的檢測(cè)準(zhǔn)確性。

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