基于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測技術(shù).pdf

1、碼分多址通信系統(tǒng)中，所有用戶同時共享一個物理信道。由于多徑時延的存在，各用戶的信號不能同時到達(dá)接收機(jī)，使得到達(dá)接收機(jī)的各用戶信息存在相對時延，這樣，各用戶之間的擴(kuò)頻碼不再是完全正交的，從而產(chǎn)生了多址干擾(Multi-Access Interference，MAI)。只有當(dāng)碼的互相關(guān)特性對各種時延都為零時，才不存在多址干擾。事實上，完全正交的碼在同步碼分多址系統(tǒng)中很難找到，在非同步系統(tǒng)中幾乎不可能找到。另一方面，在移動環(huán)境中還存在“遠(yuǎn)近效

2、應(yīng)”。上述兩個問題的存在，使得常規(guī)的匹配濾波器接收機(jī)受到很大限制，實際的碼分多址通信系統(tǒng)的性能也因此受到嚴(yán)重制約。 為解決多址干擾問題，人們提出了多用戶檢測技術(shù)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)日漸成熟，但是現(xiàn)有的多用戶檢測算法普遍存在計算復(fù)雜、收斂速度慢等缺陷，不能滿足實時檢測的要求，導(dǎo)致這項技術(shù)遲遲不能投入實際應(yīng)用。近年來，與其他領(lǐng)域的科學(xué)相結(jié)合而提出的多用戶檢測算法逐漸顯現(xiàn)出獨有的優(yōu)勢，成為了研究的熱點。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為

3、一種有效的非線性優(yōu)化工具，為多用戶檢測的研究提供了新的思路和方法。一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高度的非線性全局作用使得它能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入狀態(tài)空間到輸出狀態(tài)空間的非線性映射。另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來獲得網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和對環(huán)境的適應(yīng)能力。因此，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測技術(shù)就成為了一種重要的檢測技術(shù)。本論文在深入研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測器，并通過仿真實驗得到了一些有

4、意義的結(jié)果?，F(xiàn)將主要工作總結(jié)如下： 1．建立了碼分多址通信系統(tǒng)的發(fā)射和接收模型，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)分析了多址干擾的成因，并給出其數(shù)學(xué)公式。這有助于從整體上明確多用戶檢測的必要性和本論文的研究環(huán)境。 2．介紹了多用戶檢測的原理和分類，對現(xiàn)有的幾種典型算法進(jìn)行了分析比較，得出了它們的優(yōu)勢和缺陷。 3．重點對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測方法做了詳細(xì)分析和數(shù)學(xué)推導(dǎo)，對BP算法、RBF網(wǎng)絡(luò)和Hopfield模型的優(yōu)缺點進(jìn)行了分析比較

5、。 4．針對BP算法和Hopfield算法容易陷入局部極小點這一缺陷，本文提出了一種新的基于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測方法。該方法將遵循B01tzmann分布的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到多用戶檢測中來，在該網(wǎng)絡(luò)的收斂過程中又引入了平均場退火的概念，使得該算法同時具備了隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和平均場退火算法的優(yōu)點。 最后，從收斂速度、誤碼率、抗遠(yuǎn)近效應(yīng)和抗信道突變多個方面對新算法的性能進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明新算法吸取了隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和平均場退