【摘 要】
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针对复数多电平QAM信号的盲检测问题,该文提出了一个新的复数离散多电平Hopfield神经网络。该网络的实部、虚部各含一个多电平离散激励实函数。该文分析了经典两电平离散Hopfield神经网络能量函数的局限性,构造了一个新的复数多电平神经网的能量函数,并用此能量函数讨论了神经网的稳定性。当该神经网的权矩阵借助接收数据补投影算子构成时,该复数离散多电平Hopfield网络可有效地求解带整数约束的二次
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学自动化学院
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针对复数多电平QAM信号的盲检测问题,该文提出了一个新的复数离散多电平Hopfield神经网络。该网络的实部、虚部各含一个多电平离散激励实函数。该文分析了经典两电平离散Hopfield神经网络能量函数的局限性,构造了一个新的复数多电平神经网的能量函数,并用此能量函数讨论了神经网的稳定性。当该神经网的权矩阵借助接收数据补投影算子构成时,该复数离散多电平Hopfield网络可有效地求解带整数约束的二次规划问题,从而实现QAM信号盲检测。仿真试验表明:该算法所需接收数据较短,就可到达全局真平衡点,计算难度
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