一种适用于OFDM-IM的深度学习检测方法

本发明公开了一种适用于OFDM‑IM的深度学习检测方法，S1、基于Transformer模型，采用了LSTM作为编码的输入层，以应对输入为非整数的词嵌入层的需求；S2、为了适应Transformer模型的输入要求，将接收端收到的信息和实际信息进行一一对应作为序列，并在每个序列的开头和结尾添加特殊的开始和结束标识符；S3、在Transformer模型训练阶段，通过将经过预处理的数据输入到Transformer模型中，得到数据的深层特征信息；S4、利用模型进行实际数据的预测，将原本的分类问题，转化成预测问题，通过模型的迭代输出，可以更高效地利用Transformer模型的特性，提高预测的准确性和效率，通过上述创新的设计和方法，提高了识别精度，并在各种应用场景中具有广泛的应用前景。