【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信技术及神经网络
，尤其是涉及。
技术介绍
随着高速率数据通信和无线传感网技术的迅猛发展，对通信信号的盲检测(BlindDetection)提出了更高的要求。所谓盲检测仅利用接受信号本身便能够检测出发送信号，从而消除符号间干扰(ISI)以提高信息传输速率和可靠性。为解决遗传、蚁群、免疫、微粒群等多种智能算法引起的容易陷入局部极小值且收敛速度慢的问题，许多文献开始使用全反馈神经网络对信号盲检测问题进行研究。全反馈Hopfield神经网络由于其良好的自组织、自学习、自适应性、高度的非线性、并行处理信息的能力，目前已广泛应用于盲检测技术中。文献[张志涌，张昀.复数Hopfield盲恢复多用户QPSK信号[J],东南大学学报(自然科学版)，2008，38 (SII):18-22.]利用连续Hopf iled神经网络对信号的盲检测与盲均衡做了初步的研究，证明了网络趋向稳定平衡的充要条件。文献[张昀，张志涌，复数离散Hopfield网络盲检测64QAM信号，电子与信息学报，vol.33, N0.2，315-320，Feb.2011]针对稀疏QAM信号，提出了基于复数离散Hopf iled神经网络的盲检测与盲均衡算法，此算法利用接受信号的补投影算子，将盲检测与盲均衡问题转化成为求解带整数约束的二次规划问题，有效地提高了算法的误码性能。文献[张昀，张志涌，于舒娟，基于幅值相位型离散Hopfield神经网络的多进制振幅键控盲检测，物理学报，vol.61，N0.14，140701, 2012]提出了一种基于幅值相位型连续多值复数Hopfiled...
【技术保护点】
一种基于迟滞全反馈神经网络的信号盲检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤A，构造接收数据矩阵：接收端接收单个用户发送信号，经过过采样，获得离散时间信道的接收方程：XN=SΓT式中，XN是接收数据阵，S是发送信号阵，Γ是由信道冲激响应hjj构成的块Toeplitz矩阵；(·)T表示矩阵转置；其中，发送信号阵：S=[sL+M(k),…,sL+M(k+N?1)]T=[sN(k),…,sN(k?M?L)]N×(L+M+1)，M为信道阶数，L为均衡器阶数，N为所需数据长度；sL+M(k)=[s(k),…,s(k?L?M)]T；其中，s∈{±1}，时刻k为自然数；hjj=[h0,…,hM]q×(M+1)，jj=0,1,…,M；q是过采样因子，取值为正整数；XN=[xL(k),…,xL(k+N?1)]T是N×(L+1)q接收数据阵，其中xL(k)=Γ·sL+M(k)；步骤B，接收数据矩阵奇异值分解：XN=[U,Uc]·D0·VH式中，(·)H表示矩阵Hermitian转置；U是奇异值分解中的N×(L+M+1)酉基阵；0是(N?(L+M+1))×(L+...
【技术特征摘要】
1.一种基于迟滞全反馈神经网络的信号盲检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤: 步骤A，构造接收数据矩阵: 接收端接收单个用户发送信号，经过过采样，获得离散时间信道的接收方程: Xn=S Γ τ 式中，Xn是接收数据阵，S是发送信号阵，Γ是由信道冲激响应^构成的块 Toeplitz矩阵；(.)τ表示矩阵转置； 其中，发送信号阵: S_[sL+M(k),…，sL+M (k+N—I) ] — [sN (k),…，sN (k_M_L) ]NX (L+M+1)， M为信道阶数，L为均衡器阶数，N为所需数据长度； sL+M(k) = [s(k),…，s(k-L-M)]τ ;其中，s e {±1},时刻 k 为自然数； hjj- [h。，...，hM] qX (M+1)，j j—0，I,...，M ； q是过采样因子，取值为正整数； XN=[xL(k)，...，xL(k+N-l)]lNX (L+l)q 接收数据阵，其中 xL(k) = r.sL+M (k)； 步骤B，接...
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