神经网络在自适应跳频编码中的应用与性能分析

"这篇博士学位论文主要探讨了人工智能在自适应跳频地址编码领域的应用，特别是神经网络自适应跳频地址编码方法的理论。作者孙红霞在交通信息工程及控制专业中，由导师靳蕃指导，于1999年完成此研究。 一、自适应跳频地址编码方法 论文首先基于多目标优化理论，提出了一种新的自适应跳频策略，以提升多用户通信系统的抗干扰性能。它阐述了如何设计自适应跳频地址编码方案，使得系统能够在各种环境下有效地避免干扰，增强系统的整体性能。作者构建了系统多用户图像模型，并提出了基于多目标优化的系统适应性地址编码方法，这种方法使得跳频选择与干扰检测紧密相关，能够有效应对随机干扰和突发干扰。 二、DS/FH-CDMA扩频系统的自适应跳频方法 论文进一步讨论了基于DS/FH-CDMA（直接序列/跳频码分多址）的自适应跳频技术。通过分析不同的调制和解调方案，作者展示了如何在实际通信参数下实现自适应跳频编码的模拟实验，与传统多用户系统进行了误码率性能对比，验证了该方法的有效性和优越性。这种自适应跳频策略减少了系统误码率，增强了系统的抗干扰能力，同时保持了系统复杂性的低水平，支持多速率传输。 三、神经网络自适应跳频编码器的设计与应用 论文最后部分详细介绍了利用神经网络实现的自适应跳频编码技术。针对单信道和多信道跳频方式，作者构建了适合神经网络的系统优化模型，设计了神经网络自适应跳频的网络结构和学习算法，通过仿真分析了神经网络自适应跳频系统的误码性能，证明了这种方法在提升系统性能和增强抗干扰性方面具有显著优势。 这篇论文深入研究了自适应跳频技术，尤其是神经网络在其中的应用，为提高无线通信系统的可靠性和安全性提供了新的理论依据和技术手段。"