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一种基于神经网络的干扰抑制系统
引用本文:史阳春,王黎,刘佑宝.一种基于神经网络的干扰抑制系统[J].武汉大学学报(工学版),2011,44(3):394-398.
作者姓名:史阳春  王黎  刘佑宝
作者单位:西安微电子技术研究所,陕西西安,710054
基金项目:总装备部预研基金项目(编号:51308010512513160703)
摘    要:为抑制扩频系统中的干扰信号,提出变换域信息信号识别(TDISI)干扰抑制系统,其中采用了扩展BP神经网络(EBPNN).TDISI首先利用快速傅立叶变换(FFT)将输入信号映射到变换域,提高系统收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别,其具有复杂度低、鲁棒性好的特点.理论分析得到采用TDISI后接收信号的干信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式.仿真结果表明:在干扰信号相同的情况下,此系统的干信比抑制量较2种现有系统分别提高29.9%和8.9%,信噪比损失量分别降低了54.3%和21.2%.

关 键 词:神经网络  BP神经网络  干扰抑制  扩频系统

Interference suppression system based on neural network
SHI Yangchun,WANG Li,LIU Youbao.Interference suppression system based on neural network[J].Engineering Journal of Wuhan University,2011,44(3):394-398.
Authors:SHI Yangchun  WANG Li  LIU Youbao
Affiliation:SHI Yangchun,WANG Li,LIU Youbao(Xi'an Microelectronics Technology Institute,Xi'an 710054,China)
Abstract:To suppress the interference in the spread spectrum system,a transform domain information signal identifying(TDISI) interference suppression system based on extended BP neural network(EBPNN) is presented.Firstly,the fast Fourier transformation(FFT) is proposed to transform the input signal,improving the convergence rate of this system.Secondly,the information signal can be identified from transform domain coefficients by self-adaptive EBPNN,which has simple structure and enhanced numerical robustness.Based ...
Keywords:neural network  BP neural network  interference suppression  spread spectrum system  
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