基于混沌Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法具有所要求的數(shù)據(jù)量短、適用于公零點(diǎn)信道等優(yōu)點(diǎn),與文獻(xiàn)基于統(tǒng)計量的盲檢測算法相比,更能滿足人們對無線數(shù)字通信系統(tǒng)提出的可靠性要求。但由于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降的優(yōu)化策略易陷入局部最優(yōu),有時甚至收斂不到優(yōu)化問題的最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解。針對這一不足,本文受國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目批準(zhǔn)號:61302155)的支持,在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入混沌技術(shù),主要做出如下創(chuàng)新工作:
  (1)

2、依據(jù)混沌初始化發(fā)送序列的優(yōu)良遍歷特性,本文第二章在 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hopfield Neural Network, HNN)的基礎(chǔ)上引入混沌初始化和混沌擾動,利用混沌映射產(chǎn)生初始發(fā)送序列,并且在算法出現(xiàn)早熟收斂時進(jìn)行小幅度的混沌擾動,借此降低算法的誤碼率。仿真實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)的混沌Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠成功解算帶約束的二次規(guī)劃問題,從而實(shí)現(xiàn)BPSK信號盲檢測,相對于文獻(xiàn)算法改善了算法性能。
 ?。?)為了改善Hop

3、field神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)以及暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Transient Chaotic Neural Network,TCNN)收斂緩慢的缺陷,本文第三章在暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種改進(jìn)的復(fù)合正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Improved Compound Sine Chaotic Neural Network, ICSCNN),設(shè)計了新的能量函數(shù)并分別在同步和異步更新模式下證明了該網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。仿真實(shí)驗(yàn)表明:與二階統(tǒng)計量算法、Hopfi

4、eld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法以及TCNN盲檢測算法相比,本文提出的算法顯著降低了算法的誤碼率和收斂時間,且所需的數(shù)據(jù)量更短,提高了盲檢測性能。
 ?。?)由于小波函數(shù)具有良好的非線性特性,能使混沌的動力學(xué)特性表現(xiàn)的更為明顯,本文第四章首先將小波混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Wavelet Chaotic Neural Network, WCNN)引入盲檢測環(huán)境中,然后為每個神經(jīng)元加一個激活函數(shù)構(gòu)成雙sigmoid小波混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Double Sig

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