基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIMO信號檢測技術(shù)研究.pdf

1、以量子力學(xué)為基礎(chǔ)的量子信息學(xué)為信息科學(xué)和技術(shù)的變革提供了新的物理基礎(chǔ)，為信息科學(xué)的發(fā)展提供了新的原理和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著大規(guī)模并行處理、容錯性、自組織和自適應(yīng)能力以及聯(lián)想功能等特點，但也有一些諸如在信息量大的情況下處理速度過慢、記憶容量有限、在接收新的信息時會發(fā)生災(zāi)變性失憶等缺陷。結(jié)合了量子計算與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自特點的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QNN-QuantumNeuralNetworks)，由于利用了量子并行和量子糾纏等特性從而克服了傳統(tǒng)

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些固有缺陷，將有可能成為未來信息處理的重要手段之一。 本文首先介紹了基于量子并行計算和量子糾纏特性的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對多宇宙量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子糾纏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于多層傳遞函數(shù)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子神經(jīng)元等幾種量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了分析，重點研究了量子復(fù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和量子徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法及特性等。 其次，將復(fù)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到MIMO信號檢測，計算機仿真結(jié)果表明，這