一种基于深度学习的单输入多输出联合信道信号解调方法

本发明涉及联合信道信号解调领域，具体涉及一种基于深度学习的单输入多输出联合信道信号解调方法。方案包括：通过接收设备采集单天线接收到的混合同信道信号，并进行预处理；对预处理后的信号进行联合特征提取，并通过自适应特征融合模块生成联合特征；将联合特征输入多层循环神经网络，通过深度学习提取信号的时序特性，构建并行解调多信道符号序列的模型；将优化后的并行解调多信道符号序列的模型部署到信号处理设备，结合实时接收的混合信号数据完成符号序列的解调与分离；对解调结果进行误差分析，计算误码率，评估解调准确性；定期更新数据集并对并行解调多信道符号序列的模型进行重训练。本发明适用于联合信道信号解调。