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摘要:
为了对抗多址干扰和远近效应,研究将RBF(经向基函数,Radial Basis Function)神经网络中的递归正交最小二乘(ROLS-AWS)算法应用于多用户检测中.给出在同步高斯信道条件下运用三层神经网络解调扩频信号的原理框图,分析了基于RBF网络的多用户检测接收机.为了改进RBF网络的运算速度,在基于RBF网络的多用户检测接收机中采用ROLS-AWS算法.计算机仿真结果表明:使用所提算法的RBF网络接收机的抗多址干扰、远近效应以及训练速度的性能上都明显优于传统接收机、基于BP神经网络和不使用该算法的普通RBF神经网络多用户接收机.
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文献信息
篇名 RBF神经网络多用户检测ROLS-AWS算法的研究
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多用户检测 多址干扰 RBF神经网络 ROLS-AWS算法
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-201
页数 5页 分类号 TN929.533
字数 3021字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9830.2005.02.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周廷显 哈尔滨工业大学通信技术研究所 60 260 9.0 11.0
2 王永建 哈尔滨工业大学通信技术研究所 15 49 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多用户检测
多址干扰
RBF神经网络
ROLS-AWS算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
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