广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用  

GRNN for Spce-frequency Multi-user Detection in a MC-CDMA System

作　　者：王会敏[1] 吕善伟[1] 贺宁蓉[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083

出　　处：《遥测遥控》2006年第3期45-49,共5页Journal of Telemetry,Tracking and Command

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60271012)

摘　　要：简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。The performance of Back Propagation neural network(BP),Radial Basis Function Network(RBFN)and General Regression Neural Network(GRNN)is introduced briefly.Compared with the Back Propagation neural network,the GRNN is obviously better in convergence and robustness,so it can be used in space-frequency multi-user detection in MC-CDMA Systems.The simulation results prove that the GRNN multi-user detection is advantageous and effective.

关 键 词：码分多址 多用户检测 径向基函数 广义回归神经网络 

分 类 号：TN929.533[电子电信—通信与信息系统] TP183[电子电信—信息与通信工程]