直接序列码分多址通信系统中最佳多用户检测器的一种实现方法

本文叙述了通过构造一种复合神经网络实现直接序列码分多址通信系统中实时最佳多用户检测器的方法。这种最佳多用户检测的实时性来自复合神经网络运算结构的并行性，复合神经网络由一个前向单层网络和一个竞争网络构成，其中前向单层网络进行似然函数计算，而竞争网络实现选择最大项操作。     

一种神经网络多用户检测器

本文提出采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现ＣＤＭＡ多用户通信系统中多用户信号的检测。利用基于检测序列最大后验概率最佳多用户检测器的似然函数与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的能量函数的对应关系,构造一种离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络多用户检测器。研究表明,这种多用户检测器具有优良的性能,其计算复杂度低于最佳多用户检测器、抑制多址干扰和克服远近效应能力又大大优于传统检测器。     

基于神经网络的智能用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第3代移动通信系统IMT－2000中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多户检测器进行性能分析和计算机仿真,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能,因此,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案。     

基于Hopfield神经网络的多用户信号检测器

用连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现ＣＤＭＡ通信系统中多用户信号检测的设想，并针对同步ＣＤＭＡ系统构造了基于连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的用户信号检测器。计算机仿真结果表明：这种检测器的性能远远优于传统检测器的性能，它的性能可与最佳多用户信号检测相比拟。     

神经网络多用户检测

介绍了基于神经网络的ＣＤＭＡ系统最佳多用户检测器和盲多用户检测器，给出了它们的发展现状，讨论了各自的原理和实现技术，比较了其性能，并指出了今后可能的努力方向。     

基于免疫应答的RBF网络在动态多用户检测中的应用

径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络,可用作码分多址中的多用户检测器,有较好的检测性能;但是目前的RBF网络多用户检测器收敛慢,不能针对实时变化的动态信道作跟踪.针对动态信道中的多用户检测问题,借鉴免疫系统二次应答原理提出了一种基于免疫机制的RBF网络.该方法结合免疫记忆机制和免疫应答机制设计免疫算子,针对动态模型中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练;借鉴免疫系统的二次应答机制,较大地降低了算法复杂度,并且收敛快、鲁棒性强,提高了在变化的信道中的多用户检测器的动态追踪能力.     

一种实现最佳用户检测的非线性优化神经网络

本文提出并讨论了实现码分多址（CDMA）系统上最佳多用户检测（MUD）的一种神经网络方法。该方法通过将最佳多用户检测视为非线性优化组合问题，利用神经网络能有效求解非线性优化问题的优势，导出了一种非线性优化神经网络来实现最佳多用户检测，理论分析和计算机模拟表明，所提出的神经网络具有可实时应用的动态性能和较传统方法优越得多的误码率性能和抗多址干扰的性能。     

基于并行遗传算法的CDMA优化多用户检测方法

多用户检测技术是第三代移动通信系统CDMA中的一项关键技术。在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在遗传算法中求解具有最高适应度函数的问题。本文提出了一种基于并行遗传算法的CDMA多用户检测器,并与最佳多用户检测和传统检测器进行比较,实验结果表明本方法可获得接近最佳检测的性能。由于采用并行遗传算法,这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

基于免疫算法的智能多用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第3代移动通信系统CDMA中的一项关键技术.在多用户检测器中求解最佳矢量的问题可以转化为在免疫算法中求解具有最高适应度抗体的问题.文中用免疫算法来解决CDMA中的多用户检测问题.通过性能分析和计算机仿真,并与最佳多用户检测器和传统检测器相比较,发现基于免疫算法的多用户检测技术能较好地实现多用户检测的功能,这是一种切实可行的方案.     

基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器

提出的基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器，将扰乱的Hopfield神经网络多用户检测器的输出作为免疫算法的初始种群，利用了免疫算法的全局收敛的特点，从而克服了Hopfield易收敛到局部能量最小点的缺点。理论分析和仿真结果表明：该检测器具有良好的抗多址干扰和抗远近效应的能力。     

直接序列扩频多址通信系统中最佳线性多用户信号检测器研究

本文提出了平均误经特率最小意义下的最佳线性多用户信号检测器，并给出了救解这种最佳线性多用户信号检测器的近似方法－－训练单层感知器法，初步的研究结果表明；这种检测器的性能优于以往多种检测器。     

通信

TN91 2005010798软件无线电及其实现方案的研究/刘波粒(河北师范大学)11电讯技术.一2004,44(1)一111一114在介绍软件无线电的产生、基本概念和系统结构的同时,分析了实现软无线电的关健技术,并给出了基于目前器件技术水平的中频软件无线电流程框图的折衷方案,最后指出软件无线电技术的美好前景.图2表2参6(李)213径向基函数神经网络是一种具有局部通近能力的前向神经网络模型,它可用作码分多址中的多用户检测器,并且有较好的检测性能;但是存在不足,主要表现在网络的构造和训练算法的优化方面.针对径向基函数网络在码分多址多用户检测应用中…     

基于免疫算法的多用户检测

本文提出了基于免疫算法的多用户检测方法，这种方法大大降低了最佳多用户检测器的计算复杂度，同时达到了次最佳的检测效果。     

自适应BP网络多用户检测在同步CDMA扩频通信系统中的应用

研究了将自适应ＢＰ网络应用于直接序列码分多址扩频通信的多用户检测，先给出了在同步高斯信道下运用三层自适应ＢＰ网络解调扩频信号的结构框图，然后分析了基于这种网络进行多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果表明，无论是抗多址干扰还是抑制远近效应，自适应ＢＰ神经网络接收机都明显优于传统接收机和ＢＰ神经网络接收机，其性能非常接近最佳接收机。     

一种自适应分布式多用户检测算法

本文针对移动CDMA加性白高斯噪声和衰落信道 ,提出了一种自适应分布式多用户检测算法 .它由空间分集和解相关检测复合组成 .解相关检测器的性能近似最佳多用户检测器 ,且不依赖于其它用户的信号能量及衰落特性 .基于随机梯度技术的盲自适应分集合并方案由最佳似然比检验准则构成 .对其性能做了理论分析和数值估计 ,并与传统的选择法、等增益法及最大比值法做了比较 .所提出的方法易于实时实现 ,可以较大地提高接收机性能和系统容量增益     

基于自适应子波网络的多用户检测

本文将子波网络用于实现DS-CDMA系统信道中多用户的信号检测.在实际中,当存在强干扰信号时传统检测器(单用户匹配滤波器)的性能会急剧恶化.本文基于MMSE(Minimum Mean-Square Error)线性检测器原理,利用自适应子波网络实现最小均方误差准则的优化,较好地消除了多址干扰.仿真结果表明,基于子波网络的多用户检测器可以快速收敛,并具有抗远近性.     

基于遗传算法和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和递归神经网络的多用户检测器。该检测器中,遗传算法首先给神经网络提供较好的初始值,然后神经网络实时快速地获得最优解。计算机模拟结果表明:本文所提出的检测器在误码率和抗“远近”效应方面均具有良好的性能。     

小波神经网络在MC-CDMA多用户检测技术中应用研究

对多载波码分多址(MC-CDMA)系统的干扰受限问题,提出了利用小波变换良好的时频局部特性和神经网络的良好自学习能力,提高多用户检测性能的原理。同时为解决网络权值和参数修正进化缓慢并且容易陷入最小的问题,采用增加动量项的方法提高网络学习效率。建立了基于小波神经网络的多用户检测器并应用于MC-CDMA系统中。用MATLAB/Simulink软件搭建仿真系统,接收端采用解相关检测(MMSEC)和正交恢复(ORC)检测算法。实验表明,基于小波神经网络的多用户检测技术在误码率(BER)性能上更接近单用户的BER性能。     

Lagrangian乘子法在多用户检测中的应用

将二进制二次规划问题连续化为一个带等式约束的二次规划问题,借助于求解等式约束的Lagrangian乘子法,推导出Lagrangian乘子与用户信息码及信道噪声之间的关系.同时,根据多用户检测问题的特殊性,还给出了估计Lagrangian乘子的方法,进而得到了一种新的多用户检测器.仿真结果表明,新算法的误码率与最佳多用户检测器大致相同,低于一般的次最优多用户检测器.     

最佳线性多用户信号检测器及其近似求解

本文提出了平均误比特率最小意义下的最佳线性多用户信号检测器，并给出了求解这种最佳线性多用户信号检测器的近似方法－训练单层感知器不。