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利用神经网络盲估计混沌直扩信号扩频序列*
引用本文:何世彪,谷诚,罗冬梅,肖利丽. 利用神经网络盲估计混沌直扩信号扩频序列*[J]. 计算机应用研究, 2011, 28(4): 1518-1520. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.088
作者姓名:何世彪  谷诚  罗冬梅  肖利丽
作者单位:1. 重庆大学,通信工程学院,重庆,400044
2. 重庆通信学院,军事信息工程系,重庆,400035
基金项目:重庆市科委自然科学基金计划资助项目(2007ba2017)
摘    要:混沌扩频序列具有比传统直扩序列更高复杂度的特点,然而它也同时是盲估计混沌直扩序列的难点。利用神经网络能无限任意逼近非线性函数的特点,设计了一种改进型的基于神经网络盲估计混沌扩频序列的方法。仿真结果表明,该方法无需搜索信息码和扩频序列之间的同步点,即使是在较低信噪比的条件下,仍然能有效的从噪声背景中盲分离出混沌扩频信号,并且盲估计出原始混沌序列。

关 键 词:混沌扩频序列;盲分离;神经网络;盲估计
收稿时间:2010-09-06
修稿时间:2010-09-18

Blind estimation of chaotic spread spectrum sequences by using neural network
HE Shi-biao,GU Cheng,LUO Dong-mei,XIAO Li-li. Blind estimation of chaotic spread spectrum sequences by using neural network[J]. Application Research of Computers, 2011, 28(4): 1518-1520. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.088
Authors:HE Shi-biao  GU Cheng  LUO Dong-mei  XIAO Li-li
Affiliation:(1.College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China;2.Military Information Engineering, Chongqing Communication College, Chongqing 400035, China)
Abstract:
Keywords:Chaotic Spread Spectrum Sequences   Blind Separation   Neural Network   Blind Estimation
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