Derin öğrenmeye dayalı görünür ışık iletişimi için OFDM sistemlerinde sinyal algılama

Bu tezde, ortogonal frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde sinyal tespiti için, alıcıdaki sembolleri sınıflandırmak üzere derin öğrenme sinir ağı kullanılmıştır. Uzun kısa süreli bellek tabanlı sinir ağı tek bir alt taşıyıcı için eğitildikten sonra sembol hata oranı ile en küçük kareler ve minimum ortalama kareler hata tahminleri karşılaştırılmıştır. Bu ilk denemenin çevrimdışı eğitim ve çevrimiçi dağıtım aşamalarının sabit bir kablosuz kanal kullanması bekleniyor. İletilen her ortogonal frekans bölmeli çoğullama paketi, sinir ağının kararlılığını değerlendirmek için gerçekleştirilen rastgele bir faz kaymasına sahiptir.