基于Sanger神经网络的TDDM-BOC信号组合码序列盲估计

• 作者: 张天骐 张婷 熊梅
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 多主分量 时分数据调制二进制偏移载波信号 组合码序列 盲估计
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 2189-2194
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 6082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2189

摘要

针对低信噪比(SNR)下时分数据调制二进制偏移载波调制信号(TDDM-BOC)的组合码序列盲估计问题,提出一种基于Sanger神经网络(Sanger NN)的新方法.首先将已分段的信号作为输入信号并利用Sanger NN提取各主分量的权值向量;然后通过其多次输入反复训练权值向量,直至权值向量达到收敛;最终利用各个权值向量的符号函数重建信号的组合码序列,实现TDDM-BOC组合码序列的盲估计.此外,采用最优变步长的方法来提高收敛速度.理论分析和仿真实验表明,SangerNN可以实现-20.9 ～0 dB信噪比下TDDM-BOC信号组合码序列的盲估计,且其复杂度明显低于传统奇异值分解(SVD)法和自适应特征提取的在线无监督学习神经网络(LEAP);尽管Sanger NN收敛所需数据组数大于LEAP,但收敛时间明显少于LEAP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张天骐	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	263	1256	15.0	20.0
2	张婷	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	19	53	4.0	7.0
3	熊梅	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	6	27	3.0	5.0