基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測算法不依賴于統(tǒng)計量、不受限于公零點信道,相比傳統(tǒng)的盲檢測算法有無可比擬的優(yōu)勢。但是,隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展以及4G、5G時代的到來,現(xiàn)代通信系統(tǒng)對信號傳輸?shù)目煽啃院陀行杂辛烁叩囊蟆１疚膹纳鲜鲆蛩厝胧?在傳統(tǒng)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上做出了如下創(chuàng)新工作:（1）為了提高Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Hopfield Neural Network,HNN）的抗干擾能力,改善傳統(tǒng)激活函數(shù)映射能力差、靈活性低、零點附近神經(jīng)元對輸入的敏感度較高等不足,本文第二章提出一種改進(jìn)激活函數(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Improved Adjustable Sigmod function Hopfield Neural Network,ASHNN）盲檢測算法。改進(jìn)的激活函數(shù)可以通過同時對陡峭度、位置及映射范圍靈活調(diào)節(jié)來降低激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)值,降低零點附近神經(jīng)元對輸入值敏感度,從而提高盲檢測系統(tǒng)的誤碼性能。實驗仿真表明:改進(jìn)的激活函數(shù)使Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和自組織能力得到提高,從而提高了盲檢測算法的誤碼性能和收斂速度。（2）為了改善Hopfie... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 盲檢測與盲均衡技術(shù)
        1.2.1 盲檢測與盲均衡技術(shù)原理
        1.2.2 盲檢測與盲均衡算法分類
    1.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測與盲均衡算法
    1.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法
        1.4.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        1.4.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法
    1.5 本文工作
    1.6 本文結(jié)構(gòu)
第二章 基于連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測算法
    2.1 盲檢測問題的建立及權(quán)矩陣配置
    2.2 改進(jìn)激活函數(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測新算法
        2.2.1 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        2.2.2 激活函數(shù)的改進(jìn)
    2.3 改進(jìn)激活函數(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性證明
    2.4 仿真實驗與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 雙Sigmoid遲滯混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法
    3.1 遲滯混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 雙Sigmoid遲滯混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 具有新遲滯激活函數(shù)的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 雙Sigmoid遲滯混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    3.3 HCNN及DS-HCNN網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性證明
        3.3.1 HCNN能量函數(shù)的構(gòu)建
        3.3.2 DS-HCNN能量函數(shù)的構(gòu)建和穩(wěn)定性證明
    3.4 仿真實驗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 雙Sigmoid遲滯噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測算法
    4.1 模擬退火概述
    4.2 雙Sigmoid遲滯噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及穩(wěn)定性證明
    4.3 改進(jìn)的隨機混沌模擬退火特性分析
        4.3.1 噪聲來源
        4.3.2 改進(jìn)的隨機混沌模擬退火退策略
    4.4 仿真實驗
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于直接序列擴頻的WSN通信信道均衡算法[J]. 張青春.  電子測量技術(shù). 2016(09)
[2]基于可變步長的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法[J]. 季奎明,于舒娟,張昀,吳光銀.  電視技術(shù). 2015(15)
[3]基于變分貝葉斯學(xué)習(xí)的音頻水印盲檢測方法[J]. 唐鑫,馬兆豐,鈕心忻,楊義先.  通信學(xué)報. 2015(01)
[4]基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測改進(jìn)新算法[J]. 于舒娟,宦如松,張昀,馮迪.  物理學(xué)報. 2014(06)
[5]雙Sigmoid Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法[J]. 宦如松,于舒娟,張昀.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2014(04)
[6]一種改進(jìn)激活函數(shù)的Hopfield盲檢測算法[J]. 馮迪,于舒娟,張昀.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2012(12)
[7]基于幅值相位型離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多進(jìn)制振幅鍵控盲檢測[J]. 張昀,張志涌,于舒娟.  物理學(xué)報. 2012(14)
[8]基于復(fù)值多態(tài)連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)的MPSK信號盲檢測[J]. 錢建平,張志涌,阮秀凱.  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(03)
[9]復(fù)數(shù)多值離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究[J]. 張昀,張志涌.  物理學(xué)報. 2011(09)
[10]基于連續(xù)Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的QAM信號盲檢測[J]. 阮秀凱,張志涌.  電子與信息學(xué)報. 2011(07)

博士論文
[1]基于復(fù)數(shù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲信號檢測[D]. 張昀.南京郵電大學(xué) 2012
[2]基于小波和遲滯的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[D]. 孫明.哈爾濱工程大學(xué) 2010
[3]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[D]. 張曉琴.太原理工大學(xué) 2008

碩士論文
[1]復(fù)數(shù)連續(xù)Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法研究[D]. 孟慶霞.南京郵電大學(xué) 2017
[2]改進(jìn)的Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測算法研究[D]. 季奎明.南京郵電大學(xué) 2016
[3]基于相關(guān)向量機的短波突發(fā)信號盲均衡方法研究[D]. 趙振興.蘭州大學(xué) 2016
[4]基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲算法研究[D]. 宦如松.南京郵電大學(xué) 2014
[5]基于改進(jìn)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測新算法研究[D]. 馮迪.南京郵電大學(xué) 2013
[6]基于多通道接收的短波信道盲均衡算法研究[D]. 薛江.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[7]復(fù)值Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲檢測MPSK信號[D]. 胡麗珍.南京郵電大學(xué) 2011
[8]通信系統(tǒng)中的盲均衡技術(shù)研究[D]. 左智奇.河北工業(yè)大學(xué) 2007
[9]基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[D]. 賈楓美.太原理工大學(xué) 2006
[10]遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[D]. 李沅.太原理工大學(xué) 2006



本文編號：2925625