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    小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MC—CDMA多用戶檢測(cè)技術(shù)中應(yīng)用研究

    2015-05-30 10:48:04梁娜晁暉張超
    中國新通信 2015年1期
    關(guān)鍵詞:小波變換誤碼率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    梁娜 晁暉 張超

    【摘要】 對(duì)多載波碼分多址(MC-CDMA)系統(tǒng)的干擾受限問題,提出了利用小波變換良好的時(shí)頻局部特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好自學(xué)習(xí)能力,提高多用戶檢測(cè)性能的原理。同時(shí)為解決網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和參數(shù)修正進(jìn)化緩慢并且容易陷入最小的問題,采用增加動(dòng)量項(xiàng)的方法提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。建立了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)器并應(yīng)用于MC-CDMA系統(tǒng)中。用MATLAB/Simulink軟件搭建仿真系統(tǒng),接收端采用解相關(guān)檢測(cè)(MMSEC)和正交恢復(fù)(ORC)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)表明,基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)技術(shù)在誤碼率(BER)性能上更接近單用戶的BER性能。

    【關(guān)鍵詞】 多載波碼分多址 多用戶檢測(cè) 小波變換 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 誤碼率

    一、引言

    隨著移動(dòng)通信系統(tǒng)中用戶數(shù)量和用戶需求的不斷提高,怎樣盡可能的提高移動(dòng)通信系統(tǒng)容量一直是大家關(guān)注的重要問題之一。多載波碼分多址(MC-CDMA)系統(tǒng)將正交頻分復(fù)用(OFDM)與碼分多址(CDMA)結(jié)合,具有較高的頻譜效率與系統(tǒng)容量。眾所周知,CDMA系統(tǒng)是一個(gè)干擾受限系統(tǒng),同樣MC-CDMA系統(tǒng)也是一種干擾受限系統(tǒng),當(dāng)通信用戶數(shù)較多時(shí),多址干擾(MAI)成為其最主要的干擾。多用戶檢測(cè)技術(shù)(MUD)能有效抵抗多址干擾,是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于多用戶檢測(cè)問題的實(shí)質(zhì)是組合優(yōu)化問題,因此,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的快速優(yōu)化計(jì)算能力和大規(guī)模并行處理能力使其在多用戶檢測(cè)問題中表現(xiàn)出良好的前景。

    二、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值多用戶檢測(cè)算法的基本原理

    2.1小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)原理

    本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),把小波基函數(shù)作為隱含層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù),信號(hào)前向傳播的同時(shí)誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1],具體算法流程如圖1。

    為解決網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和參數(shù)修正進(jìn)化緩慢并且容易陷入最小的問題,本文采用增加動(dòng)量項(xiàng)的方法提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。

    具體小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正過程如下:

    1)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差

    2)根據(jù)預(yù)測(cè)誤差e采用增加動(dòng)量項(xiàng)的方法修正小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和小波基函數(shù)系數(shù),其中小波函數(shù)伸縮因子ak、平移因子bk以及網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重ωi,j,ωj,k。

    2.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)器

    根據(jù)參考文獻(xiàn)[2],本文將-(H-E)設(shè)置為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值矩陣W,其中H為分配給各用戶的特征波形的互相關(guān)矩陣,E為分配給各用戶的特征波形的自相關(guān)矩陣,匹配濾波器的輸出y設(shè)置為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值向量I,各用戶發(fā)送的信息序列b設(shè)置為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量v,這樣將多用戶檢測(cè)的優(yōu)化問題與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)對(duì)應(yīng)起來。其映射關(guān)系式可概括為

    三、仿真結(jié)果

    本文采用的小波基函數(shù)為Morlet母小波基函數(shù),數(shù)學(xué)公式為

    用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)反復(fù)訓(xùn)練100次。

    假設(shè)MC-CDMA系統(tǒng)收發(fā)端同步,擴(kuò)頻碼為31位的Hardmard碼,QPSK調(diào)制方式,用戶數(shù)為16,接收端采用MMSEC和ORC算法。

    仿真流程如圖2所示。

    仿真結(jié)果如下:

    四、結(jié)束語

    小波變換良好的時(shí)頻局部特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好自學(xué)習(xí)能力,能夠達(dá)到提高多用戶檢測(cè)性能的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)表明,基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)技術(shù)在誤碼率(BER)性能上更接近單用戶的BER性能。并且此算法的算法復(fù)雜度不高,在實(shí)際應(yīng)用中更加占有優(yōu)勢(shì)。

    作者簡介

    梁娜(1983-),女,河北唐山人,助教,河北工業(yè)大學(xué)碩士研究生,主要從事通信算法仿真方面的教學(xué)研究工作,nangchao1@163.com,15932562267

    晁暉(1987-),女,河北唐山人,助教,中科院碩士研究生,主要從事數(shù)據(jù)處理方面的教學(xué)研究工作。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]王小川,史峰.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個(gè)案例分析. 北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2013:280~282

    Wang X C,SHI F. MATLAB neural network analysis of 43 cases.Beijing: Beijing University of Aeronautics and Astronautics Press,2013,280~282

    [2]王磊.CDMA通信系統(tǒng)中混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測(cè)技術(shù)的研究. 太原:太原理工大學(xué)通信與信息系統(tǒng)專業(yè),2008

    Wang L. CDMA Communication Systems Research Chaotic Neural Network Multi-user Detection Techniques. Taiyuan: Taiyuan University of Technology Communication and Information System Field,2008

    [3]普頓.空時(shí)分組碼MC-CDMA系統(tǒng)中基于遺傳算法的多用戶檢測(cè).西藏大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)[J],2013:28(1):88~93

    Pudum. Multiuser Detection in Space-time Block Coded MC-CDMA Systems based on Genetic-Algorithm[J]. Journal of Tibet University, 2013,28(1):88 ~93

    [4]王超,曾玖貞,王彥.基于Simulink的GO-MC-CDMA系統(tǒng)仿真.通信技術(shù),2012:45(5):15~17

    Wang C, Zeng J Z, Wang Y. Simulation on GO-MC-CDMA System based on Simulink. Communications Technology, 2012:45(5):15~17

    [5]王鴻斌,張立毅.基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè).計(jì)算機(jī)工程,2011:37(7):207~209

    Wang H B, Zhang L Y. Multi-user Detection Based on Genetic Algorithm Optimization Neural Network. Computer Engineering. 2011:37(7):207~209

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