基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確知信號(hào)檢測(cè)研究.pdf

1、噪聲中的信號(hào)檢測(cè)是信號(hào)處理的基本內(nèi)容，研究在噪聲背景下的信號(hào)檢測(cè)具有重要的意義。傳統(tǒng)的模擬解調(diào)方式存在元器件不理想，適應(yīng)性差等弱點(diǎn)，因此基于數(shù)字處理器的以軟件的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)解調(diào)的方法得到了廣泛的研究。對(duì)只包含有限多個(gè)狀態(tài)的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)可以看作是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，因此，在本文的研究中，把在分類(lèi)方面比較有優(yōu)勢(shì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)進(jìn)行信號(hào)的檢測(cè)，主要探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)檢測(cè)中的一些應(yīng)用。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡(jiǎn)單處理單元廣泛連接而成的網(wǎng)絡(luò)

2、，它是現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)和認(rèn)知科學(xué)對(duì)人類(lèi)信息處理研究成果的基礎(chǔ)上提出來(lái)的。在信號(hào)、信息處理機(jī)制上，與傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)有著本質(zhì)的不同，它具有大規(guī)模并行模擬處理、連續(xù)時(shí)間動(dòng)力學(xué)和網(wǎng)絡(luò)全局作用等特點(diǎn)，信息的存儲(chǔ)體現(xiàn)在神經(jīng)元的連接分布上，存儲(chǔ)區(qū)和操作區(qū)合二為一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度并行運(yùn)算能力，可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)難以用數(shù)字計(jì)算和技術(shù)實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)信號(hào)處理算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅是一種信號(hào)處理的工具，更是一種方法論，利用它可以得出很多很傳統(tǒng)方法不同的新理論、新方法。近些年

3、來(lái)，具有代表性的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被大量應(yīng)用于電子工程領(lǐng)域，包括模式識(shí)別、自適應(yīng)控制、學(xué)習(xí)系統(tǒng)、VLSI、最優(yōu)化處理等領(lǐng)域，在通信信號(hào)處理中的應(yīng)用也越來(lái)越受到人們的重視。 本文主要探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)檢測(cè)中的三種應(yīng)用。首先，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)接收機(jī)結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)重建受到線性畸變的信號(hào)星座圖；進(jìn)而，考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、非線性映射及具有很強(qiáng)分類(lèi)能力的特點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接用于通信信號(hào)的解調(diào)，仿真結(jié)果顯示其性能接近最優(yōu)檢測(cè)器，可以