【摘 要】
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该文将码分多址中的多用户检测看作是一种组合优化问题,基于优化理论和神经网络提出了两种次最佳多用户信号检测器.第一种是基于Lagrange神经网络的多用户检测器,其应用优化
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该文将码分多址中的多用户检测看作是一种组合优化问题,基于优化理论和神经网络提出了两种次最佳多用户信号检测器.第一种是基于Lagrange神经网络的多用户检测器,其应用优化理论中的Lagrange乘子法,构造了Lagrange神经网络(LNN).而多用户检测可视为具有等式约束的寻优问题,将网络的稳定吸引子与问题的最优解之间建立的对应关系,从而设计了基于LNN的多用户检测器.第二种是基于解相关的邻域寻优检测器,由于最佳多用户检测器计算量与用户数成指数关系,而解相关又因为消除用户间的互相关性增大了噪声,使其在信噪比较低的情况下,误码率仍居高不下.故该文设计了基天解相关基础上的邻域寻优法,讨论了寻优关径的在小和系统性能之间的关系,得出了最佳寻优半径.该文最后都对上述方法进行了编程仿真,结果证明是有效的,可行的,对于实际应用提供了一定的技术和理论基础.
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