【摘 要】
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摘要：MIMO信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题。利用量子并行计算和量子纠缠等特性，量子计算与人工神经网络结合的量子神经网络能有效的解决这一问题。本文采用Hopfield神经网络实现MIMO信号检测，利用基于检测序列最大后验概率最佳接收似然函数与Hopfield神经网络的能量函数对应关系，构造一种量子神经网络的MIMO检测器。计算仿真结果表明：本文所提出的检测器在误码率方面有良好的性能。
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摘要：MIMO信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题。利用量子并行计算和量子纠缠等特性，量子计算与人工神经网络结合的量子神经网络能有效的解决这一问题。本文采用Hopfield神经网络实现MIMO信号检测，利用基于检测序列最大后验概率最佳接收似然函数与Hopfield神经网络的能量函数对应关系，构造一种量子神经网络的MIMO检测器。计算仿真结果表明：本文所提出的检测器在误码率方面有良好的性能。
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