上海市国际科技合作基金(06SN07112)
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- 基于在线训练RBF网络的OFDM信道跟踪
- 2009年
- 提出一种结合了正则化技术及时间加权技术的递归最小二乘算法,用于径向基函数神经网络的在线训练及动态调整,从而解决OFDM系统中信道的动态跟踪问题。该算法能充分利用无线信道的时域相关性及频域相关性,仿真结果显示出了极强的鲁棒性;此外该算法具有的无记忆性,在线训练,递归更新等特点,使其可以低成本硬件实现。
- 刘晶晨臧小刚凌小峰宫新保
- 关键词：信道跟踪径向基函数OFDM递归最小二乘
- 基于免疫应答的RBF网络在动态多用户检测中的应用
- 2008年
- 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,可用作码分多址中的多用户检测器,有较好的检测性能;但是目前的RBF网络多用户检测器收敛慢,不能针对实时变化的动态信道作跟踪。针对动态信道中的多用户检测问题,借鉴免疫系统二次应答原理提出了一种基于免疫机制的RBF网络。该方法结合免疫记忆机制和免疫应答机制设计免疫算子,针对动态模型中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练;借鉴免疫系统的二次应答机制,较大地降低了算法复杂度,并且收敛快、鲁棒性强,提高了在变化的信道中的多用户检测器的动态追踪能力。
- 陶荟亮臧小刚宫新保常成唐斌
- 关键词：多用户检测径向基函数免疫记忆
