中国新通信
中國新通信
중국신통신
CHINA NEW TELECOMMUNICATIONS
2015年
1期
72-73
,共2页
多载波码分多址%多用户检测%小波变换%神经网络%误码率
多載波碼分多阯%多用戶檢測%小波變換%神經網絡%誤碼率
다재파마분다지%다용호검측%소파변환%신경망락%오마솔
MC-CDMA%Multi-user detection%wavelet transform%neural network%error rate
对多载波码分多址(MC-CDMA)系统的干扰受限问题,提出了利用小波变换良好的时频局部特性和神经网络的良好自学习能力,提高多用户检测性能的原理。同时为解决网络权值和参数修正进化缓慢并且容易陷入最小的问题,采用增加动量项的方法提高网络学习效率。建立了基于小波神经网络的多用户检测器并应用于MC-CDMA系统中。用MATLAB/Simulink软件搭建仿真系统,接收端采用解相关检测(MMSEC)和正交恢复(ORC)检测算法。实验表明,基于小波神经网络的多用户检测技术在误码率(BER)性能上更接近单用户的BER性能。
對多載波碼分多阯(MC-CDMA)繫統的榦擾受限問題,提齣瞭利用小波變換良好的時頻跼部特性和神經網絡的良好自學習能力,提高多用戶檢測性能的原理。同時為解決網絡權值和參數脩正進化緩慢併且容易陷入最小的問題,採用增加動量項的方法提高網絡學習效率。建立瞭基于小波神經網絡的多用戶檢測器併應用于MC-CDMA繫統中。用MATLAB/Simulink軟件搭建倣真繫統,接收耑採用解相關檢測(MMSEC)和正交恢複(ORC)檢測算法。實驗錶明,基于小波神經網絡的多用戶檢測技術在誤碼率(BER)性能上更接近單用戶的BER性能。
대다재파마분다지(MC-CDMA)계통적간우수한문제,제출료이용소파변환량호적시빈국부특성화신경망락적량호자학습능력,제고다용호검측성능적원리。동시위해결망락권치화삼수수정진화완만병차용역함입최소적문제,채용증가동량항적방법제고망락학습효솔。건립료기우소파신경망락적다용호검측기병응용우MC-CDMA계통중。용MATLAB/Simulink연건탑건방진계통,접수단채용해상관검측(MMSEC)화정교회복(ORC)검측산법。실험표명,기우소파신경망락적다용호검측기술재오마솔(BER)성능상경접근단용호적BER성능。
Interference on multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) system is limited problem, a wavelet transform good use when the frequency of local characteristics and good self-learning neural network capacity and improve the performance of multi-user detection principle. At the same time solve the network weights and parameters evolve slowly and fix vulnerable to the smal est of problems, to increase momentum learning methods to improve network efficiency. The establishment of a multi-user detector based on wavelet neural network and applied to MC-CDMA system. Using MATLAB /Simulink software to build simulation system, the receiving end solution using correlation detection (MMSEC) and quadrature recovery (ORC) detection algorithm. Experimental results show that multi-user detection techniques based on wavelet neural network on the bit error rate (BER) performance closer to the BER performance of single users.