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

1、無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展將致使信道具有快速時(shí)變特性的場(chǎng)合增多、小數(shù)據(jù)量通信的場(chǎng)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(duì)信號(hào)盲處理技術(shù)提出了更為嚴(yán)格的技術(shù)要求?，F(xiàn)有運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信號(hào)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(duì)數(shù)據(jù)量的過(guò)度依賴，但是算法運(yùn)算負(fù)擔(dān)沉重且只適用于簡(jiǎn)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(jì)量的、適用于短數(shù)據(jù)通信和密集星座信號(hào)場(chǎng)合”

2、的信號(hào)直接盲檢測(cè)方法。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、旁谖墨I(xiàn)基礎(chǔ)上，發(fā)展了一種基于星座匹配誤差的支持向量機(jī)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(fēng)險(xiǎn)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(yàn)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)作為改進(jìn)后的代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而通過(guò)迭代權(quán)值最小二乘法求解優(yōu)化問(wèn)題獲得均衡器。
　　⑵完成了信號(hào)直接盲檢測(cè)優(yōu)化問(wèn)題構(gòu)建構(gòu)造，該優(yōu)化問(wèn)題不需要利用任何發(fā)送信號(hào)序列的統(tǒng)計(jì)信息、并且適用于運(yùn)用連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfi

3、eld網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(hào)的星座特征不同，分別從直角坐標(biāo)系及極坐標(biāo)系兩個(gè)角度分別給出了該優(yōu)化問(wèn)題約束條件的不同設(shè)置，同時(shí)給出了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)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(lì)法的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)直接盲檢測(cè)方法。針對(duì)MPSK信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了兩種連續(xù)相位多閾值激勵(lì)函數(shù)形式，并簡(jiǎn)要分析討論了該兩類激勵(lì)函數(shù)參數(shù)的選擇；分別推演基于幅相聯(lián)合激勵(lì)法的連續(xù)多閾值

4、神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測(cè)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(shí)，針對(duì)QAM信號(hào)的特點(diǎn)，分別設(shè)計(jì)出連續(xù)振幅和相位多閾值激勵(lì)函數(shù)形式。并探討了在信號(hào)統(tǒng)計(jì)信息缺失或失真情況下，基于幅相聯(lián)合激勵(lì)法的連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測(cè)能力。
　?、葹榻鉀Q密集QAM信號(hào)直接盲檢測(cè)問(wèn)題，提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵(lì)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(hào)盲檢測(cè)方法。從激勵(lì)函數(shù)角度

5、詳細(xì)分析了放大因子選擇的范圍；然后設(shè)計(jì)了該特定問(wèn)題的同步和異步運(yùn)行模式下的新能量函數(shù)形式，并證明和分析所設(shè)計(jì)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(jì)了一種新的初始狀態(tài)向量方法。論述了高階QAM的激勵(lì)函數(shù)被使用于作為低階 QAM信號(hào)盲檢測(cè)問(wèn)題時(shí)的適用性問(wèn)題，并針對(duì)所出現(xiàn)的特有現(xiàn)象進(jìn)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(hào)直接盲檢測(cè)方法可有效適用于“不依賴于統(tǒng)計(jì)量、短數(shù)據(jù)和密集星