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一种实现最佳用户检测的非线性优化神经网络 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出并讨论了实现码分多址(CDMA)系统上最佳多用户检测(MUD)的一种神经网络方法。该方法通过将最佳多用户检测视为非线性优化组合问题,利用神经网络能有效求解非线性优化问题的优势,导出了一种非线性优化神经网络来实现最佳多用户检测,理论分析和计算机模拟表明,所提出的神经网络具有可实时应用的动态性能和较传统方法优越得多的误码率性能和抗多址干扰的性能。 相似文献
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本文设计了一种新的基于MPEG-2 TS流语法语义的数字视颇信号可变延时器。 相似文献
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三维地形可视化是地理信息系(GIS)、虚拟现实(VR)、军事仿真等领域的一个重要研究方向。本文主要介绍了三雏地面场景建模的两种基本方法并根据他们各自的特点给出了其适用情况。同时结合实践提出了场景生成与显示时的一种关键技术:反走样技术.着重分析了走样现象出现的原因并给出了其相应的解决方法。 相似文献
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通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于"联姻"策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。 相似文献
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提出了一种非对称互联型粒子群算法(AFIPSO),它是对互联型粒子群算法的改进。此算法重新构造了加权函数,体现了粒子之间的非对称影响。随后对六种加权函数及其4种交叉组合进行了测试。试验结果表明:组合加权函数对算法的收敛速度和稳定性均有非常好的改善,在收敛率上几近完美。 相似文献
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在动态环境下,在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明,在动态环境下首先识别在线用户,然后进行多用户检测,会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论(Random Set Theory,RST)理论,应用一种群智能算法——粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)提出了动态环境下的多用户检测器。仿真结果表明该检测器收敛速度快、适应性较强,有效地解决了动态环境下多用户检测。 相似文献
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图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。 相似文献
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提出并讨论了一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器,利用神经网络能有效地求解优化问题;推导了Lagrange神经网络多用户检测器(LNN-MUD)。理论分析和计算结果表明:在误比特性能和抗干扰性能上,该检测器均优于传统检测器和解相关检测器;在抗"远近"干扰能力方面,该检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器,且易于实时应用和VLSI实现。 相似文献