一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

唐普英, 陈永倩, 黄顺吉

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2001 > 30(1): 9-12

唐普英, 陈永倩, 黄顺吉. 一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(1): 9-12.

引用本文:

唐普英, 陈永倩, 黄顺吉. 一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(1): 9-12.

Tang Puying, Chen Yongqian, Huang Shunji. A Multiuser Detector Based on Lagrange Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(1): 9-12.

Citation:

Tang Puying, Chen Yongqian, Huang Shunji. A Multiuser Detector Based on Lagrange Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(1): 9-12.

一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

1.
电子科技大学光电子技术系电子工程学院成都 610054

作者简介:
唐普英男 35岁在职博士生副教授

中图分类号: TN911.23

A Multiuser Detector Based on Lagrange Neural Network

1.
Dept. of Opto-electronic Tech.,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 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。
- 码分多址 /
- 多用户检测 /
- 神经网络 /
- 多址干扰 /
- 远近干扰
Abstract: According to the optimization theory and the neural network (NN) theory, a multiuser detector (MUD) is proposed, which takes the optimum MUD problem as combinatorial optimum problem. Using the neural network which has the ability of fast optimization computing, the Lagrange neural network (LNN) MUD is derived. Theoretical analysis and numerical results show that in aspect of bit-error rate and multiple access interfernce, the LNN MUD is better than the conventional and decorrelated MUD in aspect of "near-far" resistance, the LNN MUD is better than the conventional MUD and worse than the decorrelated detector and the LNN MUD can be easily implemented by VLSI technology.
- code-division multiple-access /
- multiuser fetecor /
- lagrange neural network /
- multiple access interference /
- near-gar tesistance

[1]	刘旭, 许宗泽. 应用Khatri-Rao积分解的DS-CDMA盲多用户检测 . 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 20-25. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.004
[2]	荣健, 乔文钊. 基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 376-378,424.
[3]	胡剑浩, 杨凤, 熊兴中. 交织多址接入系统信道容量证明 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 481-484. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.001
[4]	张立冬, 韩勇, 尹浩, 陈强, 由飞. 移动蜂窝模型中的多址接入性能研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 938-942. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.009
[5]	刘洪武, 冯全源. MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 485-488.
[6]	刁鸣, 高洪元, 马杰, 缪善林. 应用神经网络粒子群算法的多用户检测 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 178-180,281.
[7]	任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.
[8]	王传丹, 张忠培, 符初生. MIMO信道自适应迭代干扰抑制技术研究 . 电子科技大学学报, 2005, 34(6): 751-754.
[9]	唐普英, 李志辉, 黄顺吉. 基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2004, 33(5): 499-502.
[10]	宋春玲, 吕明. 异步CDMA系统中的盲多用户检测算法 . 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 235-238.
[11]	胡成华, 唐友喜, 李少谦, 李仲令. 一种优化CDMA系统并行干扰抵消权值算法 . 电子科技大学学报, 2003, 32(5): 588-591.
[12]	杨晓波, 杨新, 范录宏. 多用户检测技术对CDMA系统的影响研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(4): 349-353.
[13]	陈亚丁, 唐友喜, 李少谦. CDMA系统中的信道估计和多址干扰 . 电子科技大学学报, 2003, 32(5): 583-587.
[14]	陈永倩, 唐普英, 肖先赐. 基于并行遗传算法的去相关多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 221-224.
[15]	郑勇, 周正华, 朱维乐. HFC上行信道S-CDMA接入的多用户检测 . 电子科技大学学报, 2001, 30(3): 221-225,235.
[16]	杨东林, 叶梧. Turbo CDMA多用户检测的研究 . 电子科技大学学报, 2000, 29(3): 247-251.
[17]	李晓坪, 郑露, 吴诗其. 光同步CDMA多址干扰消除技术及其性能分析 . 电子科技大学学报, 1999, 28(5): 455-460.
[18]	唐普英, 杨春华, 黄顺吉. 一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 116-119.
[19]	唐瑜, 严梅, 洪福明. 自适应阵列抗CDMA多址干扰的研究 . 电子科技大学学报, 1998, 27(1): 21-24.
[20]	李仲令, 王晓蕾. 序列相关特性与CDMA系统的多址干扰 . 电子科技大学学报, 1997, 26(2): 132-136.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3256
HTML全文浏览量: 98
PDF下载量: 57
被引次数: 0

一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器

1. 电子科技大学光电子技术系电子工程学院成都 610054

作者简介:
唐普英男 35岁在职博士生副教授

收稿日期: 2000-03-15
刊出日期: 2001-02-15

中图分类号: TN911.23

关键词:

摘要: 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。

English Abstract

唐普英, 陈永倩, 黄顺吉. 一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(1): 9-12.

引用本文:

唐普英, 陈永倩, 黄顺吉. 一种基于Lagrange神经网络的多用户检测器[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(1): 9-12.

Tang Puying, Chen Yongqian, Huang Shunji. A Multiuser Detector Based on Lagrange Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(1): 9-12.

Citation:

Tang Puying, Chen Yongqian, Huang Shunji. A Multiuser Detector Based on Lagrange Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(1): 9-12.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发