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多址干扰是影响CDMA通信系统容量的主要因素,而多用户检测能够充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对期望用户信号进行联合检测,不仅可以提高系统容量,还可以解决远近效应问题,具有优良的抗干扰性能。目前大多数多用户检测算法存在着算法复杂、收敛速度慢等缺点。近年来,人工神经网络作为一种新兴的优化方法,具有运算速度快、并行处理能力强等优点,得到广泛的应用。将神经网络与多用户检测相结合成为研究的热点课题。因此,本文对基于小波神经网络的多用户检测算法进行了分析研究。本文的主要工作如下:1.介绍了多用户检测技术的研究意义及现状,分析和总结了现有的主要算法,提出了今后进一步研究的方向。2.在分析小波神经网络理论的基础上,将小波神经网络与多用户检测相结合,提出了基于小波神经网络的多用户检测算法,针对传统前馈神经网络多用户检测算法收敛时间长、误码率高等不足,分别研究了基于BP算法的小波神经网络多用户检测和基于改进型BP算法小波神经网络多用户检测。仿真结果表明,两种算法误码率、信干比性能都优于传统前馈神经网络多用户检测算法,且收敛速度明显提高。3.阐述了恒模原理,将恒模算法应用到小波神经网络中,构造出新的代价函数,分别研究了基于恒模算法和加约束条件的恒模算法小波神经网络多用户检测。仿真表明,这两种算法在误码率、抗远近效应能力方面明显优于同类算法。