細胞神經網絡在CDMA通信系統(tǒng)中的應用.pdf

1、細胞神經網絡(CellularNeuralNetwork，CNN)是基于Hopfield神經網絡和細胞自動機提出的一種面向VLSI實現(xiàn)的反饋型神經網絡，其規(guī)則的局部連接結構十分適合于解決信號處理問題。同時，它也是一種非線性動態(tài)系統(tǒng)，在一個簡單的細胞神經網絡系統(tǒng)中就會出現(xiàn)有趣的分形現(xiàn)象以及復雜的混沌或超混沌動態(tài)特性。
　　CDMA通信方式由于具有抗阻塞干擾、抗多徑衰落、高保密性、頻譜利用率高等優(yōu)點，目前已經成為第三代移動通信系統(tǒng)的主

2、流技術。多址干擾是限制CDMA系統(tǒng)容量和性能的一個重要的因素，是各用戶擴頻序列之間不完全正交造成的。目前，多用戶檢測技術和設計性能優(yōu)良的擴頻序列等方法可以用來降低CDMA系統(tǒng)中的多址干擾。
　　本文將細胞神經網絡用于CDMA系統(tǒng)中降低多址干擾的幾種核心技術中，并初步探討了細胞神經網絡的硬件實現(xiàn)問題。首先，利用細胞神經網絡的強大的信號處理能力，來完成多用戶檢測，并通過加入隨機擾動的方法避免細胞神經網絡陷入局部極小點來對其進行優(yōu)化，提

3、出了隨機擾動細胞神經網絡多用戶檢測器。經過仿真驗證，隨機擾動細胞神經網絡多用戶檢測器與其他幾種反饋型神經網絡多用戶檢測器相比，誤碼率更低，抗遠近效應的能力更強。然后，利用細胞神經網絡內部復雜的動力學行為，產生了混沌和超混沌現(xiàn)象，并對混沌和超混沌輸出進行采樣及組合等處理得到了CNN二值混沌擴頻序列和CNN多值超混沌擴頻序列。經過仿真這兩種CNN混沌和超混沌序列對初值都十分敏感，尤其是多值超混沌擴頻序列，碼源更加豐富，保密性遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)的各