基于連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield網(wǎng)絡(luò)的信號直接盲檢測.pdf

1、無線通信技術(shù)的發(fā)展將致使信道具有快速時變特性的場合增多、小數(shù)據(jù)量通信的場合增多、調(diào)制方式的多樣化和星座密集化等，這些都必然對信號盲處理技術(shù)提出了更為嚴格的技術(shù)要求?，F(xiàn)有運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信號盲處理方法多基于傳統(tǒng)盲處理方法的性能函數(shù)，其本質(zhì)依舊是這些性能函數(shù)在發(fā)揮效用；部分該類方法雖減少了算法對數(shù)據(jù)量的過度依賴，但是算法運算負擔沉重且只適用于簡單的調(diào)制制式。本文旨在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域探尋“不依賴于統(tǒng)計量的、適用于短數(shù)據(jù)通信和密集星座信號場合”

2、的信號直接盲檢測方法。本研究主要內(nèi)容包括：
　　⑴在文獻基礎(chǔ)上，發(fā)展了一種基于星座匹配誤差的支持向量機聯(lián)合盲處理算法。該方法根據(jù)線性支持向量回歸和有序風險最小化原則，構(gòu)造出由恒模算法和星座匹配誤差函數(shù)聯(lián)合組成的新經(jīng)驗風險項作為改進后的代價函數(shù)，進而通過迭代權(quán)值最小二乘法求解優(yōu)化問題獲得均衡器。
　　⑵完成了信號直接盲檢測優(yōu)化問題構(gòu)建構(gòu)造，該優(yōu)化問題不需要利用任何發(fā)送信號序列的統(tǒng)計信息、并且適用于運用連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfi

3、eld網(wǎng)絡(luò)進行求解，并給出了特有的權(quán)值配置方法。并根據(jù)發(fā)送信號的星座特征不同，分別從直角坐標系及極坐標系兩個角度分別給出了該優(yōu)化問題約束條件的不同設(shè)置，同時給出了網(wǎng)絡(luò)運行的起始階段變化規(guī)律情況。
　?、翘岢鲆环N基于幅相聯(lián)合激勵法的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號直接盲檢測方法。針對MPSK信號的特點，設(shè)計了兩種連續(xù)相位多閾值激勵函數(shù)形式，并簡要分析討論了該兩類激勵函數(shù)參數(shù)的選擇；分別推演基于幅相聯(lián)合激勵法的連續(xù)多閾值

4、神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測方法工作于同步和異步模式下的新能量函數(shù)及其相關(guān)證明。同時，針對QAM信號的特點，分別設(shè)計出連續(xù)振幅和相位多閾值激勵函數(shù)形式。并探討了在信號統(tǒng)計信息缺失或失真情況下，基于幅相聯(lián)合激勵法的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測能力。
　　⑷為解決密集QAM信號直接盲檢測問題，提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵法的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決密集QAM信號盲檢測方法。從激勵函數(shù)角度

5、詳細分析了放大因子選擇的范圍；然后設(shè)計了該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數(shù)形式，并證明和分析所設(shè)計能量函數(shù)的一些重要性質(zhì)。為加速算法收斂速度，還設(shè)計了一種新的初始狀態(tài)向量方法。論述了高階QAM的激勵函數(shù)被使用于作為低階 QAM信號盲檢測問題時的適用性問題，并針對所出現(xiàn)的特有現(xiàn)象進行了分析并給出了解決辦法。研究結(jié)果表明:本文的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號直接盲檢測方法可有效適用于“不依賴于統(tǒng)計量、短數(shù)據(jù)和密集星