RBF神经网络多用户检测ROLS-AWS算法的研究

为了对抗多址干扰和远近效应,研究将RBF(经向基函数,RadialBasisFunction)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。

多用户检测技术及其算法选择的研究

本文在介绍了多用户检测技术的原理以及系统模型的基础上,着重分析对比了几种多用户检测算法的性能,并给出了不同情况下进行算法选择的准则。最后,本文分析了功率控制对多用户检测算法的影响。