复杂电磁环境下基于混合专家网络的抗干扰检测方法OA

针对传统检测方法在复杂干扰条件下鲁棒性不足的问题,提出一种基于混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)网络的抗干扰检测方法,用于复杂电磁环境下正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的可靠检测。依托复杂干扰条件下的OFDM信号模型,采用融合导频信息的多通道接收特征作为模型输入;设计干扰识别驱动的级联接收结构,通过干扰识别网络判别干扰类型,并根据识别结果自适应选择MoE网络中的对应专家模型,实现针对性干扰抑制;结合DeepRx检测网络实现比特级检测。仿真结果表明,在多类典型干扰场景下,所提方法相比直接检测、混合干扰训练模型以及线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)检测器,能够获得更低的误码率(Bit Error Rate,BER),并表现出更稳定的检测性能,从而有效提升复杂电磁环境下OFDM系统的抗干扰检测能力。