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摘要
索引调制滤波器组多载波(FBMC-IM)水声通信系统在进行信号检测时，需要先根据均衡后子载波上承载的恢复数据判断出活跃子载波的位置。针对传统检测方法估计索引信息时计算复杂度高且准确度较低的问题，该文结合双向长短时记忆网络(BLSTM)对时序信号进行特征提取的优势，将深度学习理论引入水声信号处理的概念，提出一种基于多层BLSTM的水声通信信号索引检测方法。该方法将传统索引检测问题转化为数据驱动的多元分类问题，在提高估计性能的同时降低了计算复杂度。基于湖试测得的水声信道数据仿真验证了该方法的优越性和鲁棒性，可以作为索引调制机制下的一种通用检测手段。
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