Lagrange优化前馈神经网络盲多用户检测算法  

Test algorithm of Lagrange optimization blind multi-user detection based on feed-forward neural network

作　　者：孙云山[1] 李艳琴[2] 张立毅[1] 刘婷[1] 

机构地区：[1]天津商业大学信息工程学院,天津300134 [2]防灾科技学院自动化技术系,北京101601

出　　处：《计算机工程与设计》2008年第8期2052-2054,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：中国博士后基金项目(20060390170);山西省自然科学基金项目(20051038)

摘　　要：提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法。该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件。利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户检测。利用计算机对增广Lagrange函数优化的前馈神经网络盲多用户检测算法进行仿真。仿真结果表明,新算法具有较好的误码率及收敛特性等性能。A blind multi-user detection algorithm based on feed-forward neural network （FNN） is proposed. A cost function based on constant module criterion is founded, and the restraint condition of cost function is deduced. Weights and parameters of feed-forward neural network are optimized by augmented Lagrange function, iterative formulas of FNN are obtained, and then blind multi-user detection algorithm is realized. Simulation results indicate the novel algorithm possesses lower bit-error ratio, berter convergence ability and so on.

关 键 词：盲多用户检测 前馈神经网络 代价函数 恒模准则 LAGRANGE函数 

分 类 号：TN911.4[电子电信—通信与信息系统]