一种免疫径向基网络多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络模型,它可用作码分多址中的多用户检测器,并具有较好的检测性能;但是存在不足,主要表现在网络的构造和训练算法的优化方面.针对径向基函数网络在码分多址多用户检测应用中存在的网络复杂度与性能之间的矛盾,引入免疫的思想,构造了一种新颖的免疫径向基函数网络多用户检测器.它具有收敛速度快、推广能力好、鲁棒性强等优点,因而有更好的实时性和实用性.

基于支撑矢量机的TD-SCDMA系统多用户检测器

基于多用户检测的分类模型,提出了一种基于支撑矢量机的非线性多用户检测器,利用TD SCDMA系统的Midamble来训练支撑矢量机,逼近最优检测器.与已有的其他检测器相比,支撑矢量机多用户检测器是基于结构风险最小化原理构造的,其推广能力较好且所需训练样本数较少;另外,支撑矢量机多用户检测器的非线性特性可以比线性检测器更好地逼近最优检测器.利用TD SCDMA系统多径环境下的仿真结果验证了该检测器的可行性和有效性.