基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

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第三代移动通信系统的关键技术包括高效信道编译码技术、软件无线电技术、智能天线技术、多用检测和干扰消除技术等。在直扩码分多址(DS-CDMA)系统中,多址干扰是影响系统性能和容量的重要因素之一。多用户检测是一种从接收端入手的干扰抑制方法,它主要解决的问题是如何从相互干扰的数字信息序列中可靠地解调出某个特定或全部用户的信息。多用户检测技术在传统检测技术的基础之上,充分利用所有用户信号信息对多个用户进行联合检测或从接收信号中减掉相互间干扰的方法,从理论上有效地消除多址干扰的影响,从而改善系统性能,增大系统容量。本文主要工作分为以下几个方面:1.对现阶段在理论上比较成熟的、性能接近最佳多用户检测的次最佳多用户测理论进行了研究,分析了传统检测器(Conventional Detector,CD)、解相关检测器(Decorrelating Detector,DEC)、最小均方误差检测器(Minimum Mean Square Error,MMSE)的性能。2.从DS-CDMA系统模型出发,对多用户检测技术的基本概念和一些典型的多用户检测算法进行了分析和比较。3.本文给出一种改进的基于随机Hopfield神经网络(StochasticHopfield Neural Network,SHNN)多用户检测算法,在从理论上对这种算法进行分析的同时,且利用MATLAB作了系统性能的仿真。仿真结果表明,该检测器可以迅速地搜索到需要的序列且不易陷入局部能量极小点,从而在信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)和干扰用户能量变化时,有更好的误码性能和抗远近效应能力。分析了控制参数对系统性能的影响,并且通过仿真进行了验证。
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