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Model-Driven Deep Unfolding LUAMP for Continuous Phase Modulation Equalization
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AI
DOI：10.1109/lcomm.2026.3740533.png)
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摘要
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连续相位调制（CPM）因其恒包络特性、连续相位和高频谱效率，对遥测通信具有吸引力。然而，CPM在多径衰落信道中的均衡仍具挑战性，因其非线性及记忆依赖特性，现有均衡器在性能、鲁棒性和复杂度之间难以实现良好平衡。为此，本文通过深度展开并引入少量可训练参数，提出了一种基于模型驱动、学习式酉近似消息传递（LUAMP）均衡器用于CPM。此外，鉴于传统均方误差目标无法显式表征CPM的相位结构，采用了相位感知损失函数，并进一步引入恒包络约束项以提升性能。仿真结果表明，所提方法在不同多径衰落信道下，相比传统线性及迭代均衡器实现了更优的误码率（BER）性能，同时具有更低的复杂度。在较长脉冲长度下，所提方法相比UAMP可获得约4 dB的信噪比（SNR）增益。
Keyword:
Continuous phase modulation (CPM)
Channel equalization
deep unfolding
LUAMP
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
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