随机神经网络在多用户检测技术中的应用探索

"这篇资源是太原理工大学硕士研究生韩静的学位论文，主题是基于随机神经网络的多用户检测技术在码分多址通信系统中的应用。论文探讨了多址干扰问题，以及现有多用户检测技术的局限性，尤其是计算复杂度和收敛速度的问题。作者提出了一种新的基于随机神经网络的多用户检测器，并通过仿真获得了实验结果。" 在码分多址（CDMA）通信系统中，所有用户共享同一物理信道，但由于多径传播和时间延迟，不同用户的信号到达接收机时存在时间错位，导致扩频码之间的正交性丧失，产生多址干扰（MAI）。这种干扰严重影响了系统的性能，尤其是在同步困难或移动通信环境下。传统的匹配滤波器接收机无法有效应对这一问题。 为了解决MAI，多用户检测技术应运而生。经过多年的研发，多用户检测技术已逐渐成熟，但现有的算法，如最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）检测，通常计算复杂度高且收敛速度慢，不适合实时系统。因此，研究人员开始探索与其他领域结合的新方法，其中神经网络因其强大的非线性处理能力和自我学习特性，成为了多用户检测研究的焦点。 论文详细阐述了神经网络多用户检测的基本原理，特别关注了反向传播（BP）算法、径向基函数（RBF）网络和Hopfield网络。神经网络能通过训练优化权重，适应复杂的非线性关系，为解决多址干扰提供了新途径。作者创新性地提出了一种基于随机神经网络的多用户检测器，通过仿真验证了其性能，并总结了以下主要工作： 1. 建立了CDMA通信系统的发射和接收模型，解析了多址干扰产生的机制，为理解多用户检测的重要性奠定了基础。 2. 对比分析了多种多用户检测算法，如维特比（Viterbi）算法和排序 sphere检测器（SD），揭示了它们的优缺点。 3. 深入研究了基于神经网络的检测方法，包括相关的数学推导，以BP算法为例，讨论了训练过程和收敛行为。 4. 提出了一种新型的随机神经网络检测器，通过仿真实验验证了其在降低计算复杂度和提高收敛速度方面的潜在优势。 这篇论文的工作为神经网络在多用户检测领域的应用提供了新的视角，对于优化CDMA系统性能和推动相关技术的实际应用具有重要意义。