MIMO-OFDM Deep Learning — 端到端深度学习无线通信系统

基于深度学习的端到端 MIMO-OFDM 无线通信系统。 设计智能编码器（Transformer-based）、预编码发射机和信号检测接收机，联合训练取代传统分模块方案。

---

📋 系统参数 | System Specs

参数	数值	说明
天线配置	32 TX × 4 RX	大规模 MIMO
上行子载波	96	信道反馈
下行子载波	144	数据传输
信噪比范围	-20 ~ +20 dB	适应极端条件
损失函数	Focal Loss (α=1.0, γ=2.0)	处理类别不平衡

💡 三大学习模块 | 3 Learned Modules

1. Encoder（上行信道编码器）

• 特征值分解 → Transformer 编码 → 96 个压缩符号反馈

2. Transmitter（下行发射机）

• 反馈重建 → 可学习调制层 → 32 天线并行发射

3. Receiver（接收机/检测器）

• 10 个 Conv3×3 残差块 → 对数似然比（LLR）输出

🚀 快速开始 | Quick Start

# PyTorch 版
cd pytorch
python modelTrain_optimized.py

# TensorFlow 版
cd ../tensorflow
python modelTrain.py

📁 项目结构 | Project Structure

├── pytorch/                  # PyTorch 实现
│   ├── modelDesign.py        # 基础编码/发射/接收模型
│   ├── final_solution.py     # 最终修复版（推荐）
│   ├── modelTrain.py         # 训练循环
│   └── config.py             # 系统配置
├── tensorflow/               # TensorFlow 实现
│   ├── modelDesign.py        # Transformer Encoder
│   └── modelTrain.py         # 端到端训练
└── README.md

📄 许可证 | License

MIT