空時-頻分組碼是采用分集思想對無線通信傳輸系統性能進行改善的信道編碼方式。本書主要介紹了STBC、STBC-OFDM和SFBC-OFDM三種信號的深度學習識別技術，從研究對象和技術路徑的基礎理論出發，對每類信號的預處理方式、數據集構建方法、深度學習模型架構都進行了詳細的描述，并基于仿真數據對各種識別方法進行驗證，給出了每種信號的識別流程。本書從深度學習技術在編碼識別領域潛力的角度出發，給出了由此產生的針對信道編碼識別技術的思考，以期對相關領域的專家學者帶來啟發。
本書與《空時分組碼識別理論與技術》一書相輔相成，能夠從傳統方法和深度學習兩個角度為讀者提供理論和技術指導，《空時分組碼識別理論與技術》涵蓋了空時分組碼識別領域大多數的傳統算法，具有更強的理論性和系統性，而本書則更具工程化和實踐性，專注于采用深度學習的識別方法。本書的專業性和針對性較強，適合作為通信和信號處理相關領域研究等
●第1章緒論
1.1研究背景及意義
1.2國內外研究現狀
1.2.1STBC識別研究現狀
1.2.2SFBC-OFDM識別研究現狀
1.2.3STBC-OFDM識別研究現狀
1.3本書的主要內容
1.4本書的結構安排
第2章空時分組碼與深度學習的基礎理論
2.1空時分組碼基礎理論
2.1.1空時分集技術
2.1.2Alamouti編碼模型
2.1.3一般STBC編碼模型
2.2深度學習模型的基本組成
2.2.1卷積層
2.2.2池化層
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