自反馈连接权值优化的暂态混沌神经网络多用户检测

"改进的暂态混沌神经网络多用户检测器 (2008年) - 提出了一种基于自反馈连接权值优化策略的暂态混沌神经网络多用户检测方法，利用混沌动态特性进行搜索，优化自反馈权值，提高算法效率。此方法在误码率和抗远近效应上优于已有神经网络多用户检测器，接近最佳多用户检测器性能。" 本文主要探讨了一种针对多用户检测领域的创新技术，即改进的暂态混沌神经网络多用户检测器。多用户检测是通信系统中的关键环节，尤其是在多址接入环境下，如蜂窝移动通信系统，其目标是有效地识别和分离多个用户信号，减少干扰并提高系统性能。 作者谢红和刘瑶提出的方法引入了混沌理论，利用混沌的复杂动态特性来优化神经网络的自反馈连接权值。这种方法的独特之处在于它采用了一种改进的变指数退火函数，这是一种模拟退火算法的变体，能够帮助算法在全局搜索中避免陷入局部最优，同时加速收敛过程，缩短计算时间。 在传统的神经网络多用户检测器中，可能会遇到收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。而通过混沌系统的动态特性，新的检测器可以更有效地探索解决方案空间，跳出可能的局部最优解，从而达到更好的性能。此外，该检测器在误码率（BER）方面的表现优于现有的神经网络多用户检测器，这意味着它能更准确地识别和解码用户信号，降低了错误传输的可能性。 另一个显著的优点是其抗远近效应的能力增强。在多用户环境中，由于强信号用户对弱信号用户的干扰（远近效应），检测性能通常会下降。改进的混沌神经网络检测器能更好地抵抗这种效应，使得即使在信号强度不均等的情况下，也能保持较高的检测质量，接近最佳多用户检测器的性能。 论文中通过仿真结果验证了该方法的有效性，证明了其在实际应用中的潜力。这一研究对于提升通信系统的性能，尤其是处理多用户环境下的信号检测问题，提供了新的思路和技术手段。同时，混沌理论在优化问题中的应用也为其他领域，如信号处理、控制理论和优化算法设计，提供了有价值的借鉴。