基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。