论文研究-适合盲提取的自适应遗传算法.pdf

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提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的误码率性能和收敛速度。
1482010,46(18) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 p(n)。0K(n)a(n)a(P(n)Q(n)s、-x 的问题。 dw, (n) dw (n) dw (n) 图3取期望信号的信噪比为10dB,10个10dB干扰用 户。从图3可看出,新算法在迭代400次左右就能稳定下来。在 a(P(n)o(n)s,- o(n 抗远近效应能力方面,新算法加快了算法的收敛速度,但收敛 后性能改善不大。 Ⅱ12E(Pn)Q(n)r(n) FNN-LMK E(kAP(no(n)rn)) )-4E(P(no(nn)))F 10 -e LCCMA f(∑v(n)(∑on(n)(n)n(n)(n) a(n )w (n)s, to(n )w (n)s,s 101手 )(∑n(n)1)-11 19) 024681012 信噪比lB 隐层的权值迭代公式为 图2误码率跟随信噪比变化的变化图线 (20) 式中,”是迭代步长。 根据优化理论,利用 Lagrange函数和罚函数对带约束的优 SFNN-LMK._ 化问题进行求解,引入了 Lagrange和惩罚项因子,各因子进行 逐次迭代逼近最优 10--1---1---1-…-1 (3)拉格朗日乘子的迭代公式 2004006008001000 P(n)e(n)s (21) 迭代次数 da(n) 图3两种算法的信干比收敛曲线比较图 ap( ax(ntl/=a(n)-m aa(n) (22 6结束语 式中,mn是迭代步长。 将前馈神经网络与LMK准则相结合,提出一种新的盲多 (4)罚函数项乘子的迭代公式 自适应多用户检测算法。该算法利用增广 Lagrange函数对带约 0p(n)_1 do(n) 2 (P(n)e(n)s, (23)束的代价函数进行求解,将约束盲多用户检测问题转化为无约 o(n+1=o(n)m p(n) 束优化问题,推导出前馈神经网络盲多用户检测算法的迭代公 do(n) (24) 式,实现了盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的性 式中,m是迭代步长。 能特性。为加强算法的适用性,在多径衰落信道中研究该算法 根据上述权值迭代公式,则可以得到 Lagrange优化的是进一步的研究方向。 LMK前馈神经网络盲多用户检测算法,简称FN-LMK。 参考文献 5仿真结果 [1 Honig M L Orthogonally anchored interference suppression using the 采用的扩频码是63位Gold码,仿真中采用的同步DS/ Sato cost criterion[Cy/Proceedings 1995 IEEE International Sympo- CDMA通信系统,信道中叠加了高斯白噪声。用户1为目标用 sium on Information Theory, 1995, 9(11): 314-317 户,干扰用户相对于目标用户的多用户干扰强度定义为MA=2] Aazhang B, Paris b e,OsaC. Neural networks for multi- user de tection in CDMA communications[.IEEE Trans on Common, 1992 10log(A;41)。通过仿真,将提出的罚函数优化的LMK前馈神 40(7):1212-122. 经网络育多用户检测算法和传统线性约束恒模盲多用户检测31鲁瑞基于神经网络理论盲均衡算法的研究D太原:太原理工大 算法进行比较 学,2003 仿真中,干扰用户的干扰强度均为10dB。其SNR的取值4]蒋笑冰,薛强,冯玉眠.一种新的适用于多径信道的基于LMK准则 范围是0-12dB。图2列出了10个干扰用户情况下误码率随 的盲自适应多用户检测算法及其收敛性分析电了与信息学报, SNR变化的变化情况。 2005,27(3):384-387 从图2中可以看岀,在误码率性能上,新算法比约束恒模5]蒋笑冰,薛强,王江,等基于LCMA的盲自适应多用户检测新算 算法得到了提高。与同类LMK方法的比较是下一步有待解决 法铁道学报,2004,26(5):66-70

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