基于随机Hopfield神经网络的最优多用户检测器

Hopfield神经网络检测器与传统检测器相比具有独特的魅力,但存在局部收敛问题.随机Hopfield神经网络通过对状态变量引入噪声,从而避免局部收敛,进而达到最优检测.本文给出了CDMA移动通信系统中基于随机Hopfield神经网络的最优多用户检测器的统一框架,该检测器利用随机Hopfield神经网络对最大似然函数进行优化从而得到最优检测性能.在三种典型信道中对这些检测器性能进行比较,结果表明该检测器比传统检测器的性能更好.     

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。     

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。     

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。     

基于混沌神经网络的多用户检测器

提出一种基于增广Lagrange乘子——暂态混沌神经网络的码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）多用户检测新技术。该技术将混沌模拟退火算法与增广Lagrange乘子相结合，具有良好的逃逸局部最小点的能力和较快的收敛速度，同时能有效克服惩罚函数的缺点。仿真实验结果表明，基于增广Lagrange乘子——暂态混沌神经网络的多用户检测器，其误码率性能优于Hopfield神经网络及未改进的暂态混沌神经网络等多用户检测器。     

基于Hopfield神经网络的DS—CDMA多用户检测

从新的角度研究ＤＳ－ＣＤＭＡ（直接序列码分多址）系统中的多用户检测，将多用户检测的优化问题映射为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）“能量”函数的最小化问题，利用连续ＨＮＮ固有的快速下降特性，实现了坟对ＣＤＭＡ（码分多址）系统的多用户检测。与现有各种方案比较，具有运算量小、抗远近效应强、实时性好等优点。     

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。     

多用户检测的稳健反馈神经网络方法

本文提出了一种实现CDMA多用户检测的稳健反馈神经网络方法,通过理论证明和实验仿真,表明该方法能有效克服多址干扰和远近效应,并具有易于在线处理和VLSI实现的特点.     

一种组合式多用户信号检测器

本文通过软判决和判决反馈技术将两种线性多用户信号检测器－解相关信号检测器和传统多用户信号检测器有机地结合到一起，构造了一种组合式多用户信号检测器。仿真结果表明：它的性能优于解相关信号检测器和传统多用户信号检测器。它的运算复杂度与用户数仍成线性关系。     

CDMA移动通信中的判决反馈多用户信号检测器

本文推导了一种具有线性计算复杂度的同步ＤＳ—ＣＤＭＡ系统多用户检测算法，由此形成的判决反馈检测器在性能上优于解相关检测器，与两级多用户检测器的性能相当，而实现起来则更为简单。数值结果表明，当接收到的干扰信号能量比有用信号能量高４ｄＢ以上时，判决反馈检测器的性能将接近单用户系统的性能，因而该检测器可有效地克服ＣＤＭＡ移动通信中的远近影响。     

基于Hopfield神经网络的多用户OFDM系统自适应资源分配

提出一种用Hopfield神经网络对多用户OFDM通信系统进行子载波分配和比特自适应加载的方法,利用Hopfield神经网络的并行处理、收敛快、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定和满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行自适应分配,以使多用户OFDM系统的发射功率最小。将比特加载矩阵拆成三个矩阵来表示,简化了运算。仿真结果表明采用Hopfield神经网络方法可有效地解决通信中资源分配最优化问题,并且总体效果也优于采用遗传算法得到的结果。     

一种神经网络盲多用户检测

给出了一种神经网络盲目多用户检测算法。这种盲检测算法基于最小平均输出能量准则,本质上是一个有给的最优化问题。与传统方法相比,利用神经网络求解约束优化模型,可以有效降低计算量,保证实时性,同时使检测器的性能有所提高。     

结合RAKE接收的判决反馈多用户检测器

首次提出将RAKE接收与判决反馈多用户检测相结合的接收方案,并对文献[1]提出的判决反馈多用户检测器加以改进,从而增加了检测器运算速度,节省所需内存,而且考虑了用户功率大小对判决反馈的影响,RAKE接收技术的采用,降低了误码率,使系统整体性能得到提高。     

平坦瑞利衰落信道中多用户检测器的性能分析

在采用传统信号检测方式的CDMA系统中,多址干扰限制了系统的容量和性能.本文分析了在精确估计信道的情况下平坦瑞利衰落信道中的判决反馈和线性解相关两种多用户检测器的性能,主要分析了二者的误码率性能和抗远近效应的能力,并首次分析了衰落信道中的渐近多用户效率(AME).结果表明,判决反馈多用户检测器的渐近多用户效率优于线性解相关检测器.     

基于径向基函数神经网络的CDMA多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种三层前馈性神经网络,它具有较强函数逼近能力和分类能力,学习速度快等优点.本文根据径向基函数神经网络的这些优点提出了一种基于径向基函数网络的CDMA多用户检测方法(RMD).计算机模拟表明我们所提的算法具有能克服多址干扰,抑制噪声干扰和对"远-近"问题不敏感等优点,这为研究CDMA多用户检测器开辟了一条新的途径。     

基于量子检测的最佳多用户检测方法

多用户检测在经典条件下的最优解是一个NP难解问题。利用量子态的检测理论，量子多用户检测技术能够有效地实现多用户检测的最优解，本文给出最优解的实现过程，并用数值计算加以说明。     

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。     

基于发送参考UWB信号的模拟自适应多用户检测器

通过构建一种用户伪随机PN码调制参考脉冲的TR—UWB信号，并根据最小均方准则提出了一种模拟的LMS反馈模板估计方法，充分利用了参考信号的波形和符号信息，可以有效的减轻噪声和多址干扰的影响。通过对性能的仿真分析表明：模板长度对IR—UWB检测性能是有影响。     

码分多址通信系统中的多用户信号检测

文中叙述了码分多址通信系统中多用户信号检测的概念、一些研究结果以及需要进一步研究的内容。     

一种改进的分立式自适应多用户检测器的研究

多址干扰引发严重的远近问题。本文以分立式自适应多用户检测器为基础，将最大似然准则应用其中，得到改进得多用户检测器。分析和仿真结果表明，该类自适应多用户检测器具有更好的收敛速度和较为简单的结构，具有广泛的应用前景。