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基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究
引用本文:张颖,刘宏立,陈佳,童调生.基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究[J].微计算机信息,2006,22(6):237-238.
作者姓名:张颖  刘宏立  陈佳  童调生
作者单位:410082,湖南大学电气与信息工程学院
摘    要:最优多用户检测器的优化问题可以映射为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。本文对基于典型Hopfield神经网络多用户检测器和基于随机Hopfield神经网络多用户检测器进行了性能分析,计算机仿真表明这两种多用户检测器均具有抗多址干扰和抗远近效应的能力强、运算量小、实时性好等优点。

关 键 词:多用户检测  Hopfield神经网络  多址干扰  远近效应
文章编号:1008-0570(2006)02-3-0237-02
修稿时间:2005年6月27日

The Research on the Multi-User Detection Technology Based on Hopfield Neural Network
Zhang,Ying,Liu,Hongli,Chen,Jia,Tong,Tiaosheng.The Research on the Multi-User Detection Technology Based on Hopfield Neural Network[J].Control & Automation,2006,22(6):237-238.
Authors:Zhang  Ying  Liu  Hongli  Chen  Jia  Tong  Tiaosheng
Abstract:The optimization problem of the optimal multi-user detection can be transformed into the minimum of the Hopfield neural network energy function. This paper analyses the performance of the multi-user detection based on the model Hopfield neural network and the multi-user detection based on the stochastic Hopfield neural network. The computer simulation results show that they have good performances on multiple-access interference resistance and near-far effect resistance,much lower computational complexity, good real-time performance.
Keywords:multi-user detection  Hopfield neural network  multiple-access interference  near-far effect
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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