基于恒模约束神经网络盲多用户检测算法的研究

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随着第三代移动通信系统的即将商用,其主要接入方式CDMA技术得到了空前的发展,但由于CDMA固有的多址干扰和远近效应,使得系统容量和系统性能受到了很大限制,常规的匹配滤波器无法克服这些问题。多用户检测技术是在传统单用户检测的基础上,充分利用造成多址干扰的所有用户信息对用户信号进行检测,具有优良的抗多址干扰和抗远近效应性能,成为消除多址干扰和远近效应的关键技术。然而频繁的发送训练序列严重制约了多用户检测技术的实时性和实用性。近年来,基于神经网络的盲多用户检测算法具有运算速度快、并行处理能力强等优点,成为研究的热点课题。本文所做的主要工作如下:1.简要回顾了第三代移动通信系统的发展,阐述了第三代移动通信的关键技术,说明了运用多用户检测的重要性和必要性。同时,在介绍多用户检测算法原理的基础上,分析了现有神经网络多用户检测算法的性能、特点和不足。2.分析了现有的Hopfield神经网络多用户检测算法,针对现有算法的不足,基于约束恒模准则,将Lagrange函数与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了两种实现DS-CDma盲多用户检测的基于约束恒模算法的Hopfield神经网络算法。仿真表明新算法在复杂度和收敛性方面优于目前同类算法。3.针对恒模算法的缺陷,研究了更新约束恒模算法,并将其与Hopfield神经网络相结合,提出了两种基于更新约束恒模算法的改进型Hopfield神经网络算法。仿真表明两种新算法误码率、信干比性能都优于传统算法,且收敛速度明显提高。
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