Deep Learning pour l’estimation et l’adaptation de la modulation dansles systèmes OFDM

Abstract

Dans ce travail nous avons utilisé la modulation multi-porteuse OFDM, en présence d'un canal sélectif en fréquence, d'où l'estimation et la détection de symbole basé sur l’apprentissage en profond. Dans notre mémoire, nous nous sommes intéressés à la comparaison entre les méthodes d’estimation classiques (LS ,MMSE) et la méthode de l’apprentissage profond en utilisons les réseaux de neurones profonds (DNN). Ce dernier donne de meilleures performances. Les performances d’apprentissage profond (DNN) en SER sont les meilleures par rapport au méthodes classiques (LS,MMSE ).