文档介绍：天津大学
博士学位论文
通信信道建模的神经网络优化技术研究
姓名:马永涛
申请学位级别:博士
专业:电路与系统
指导教师:刘开华
20090501
中文摘要的鲁棒性和容错能力等。相比传统信道建模方法一理论计算方法和实际测量方最后,论文中提出了针对无线移动信道特性的神经网络建模技术。提出了多通信技术与控制理论的融合已经成为一个重要的科学研究方向,论文将智能控制理论中的人工神经网络技术应用在通信信道建模中。在仿真得到表征信道特征数据的基础上,.研究了典型通信系统信道建模的人工神经网络优化方法。信道是通信系统的传输媒介,为了在有限的频谱资源上高质量、大容量地传输信息,就必须掌握电波在信道中的传播特性及变化规律,建立信道模型。人工神经网络是具有并行信息处理能力、自适应处理能力及优异的学习和模仿能力的非线性动力学系统。其特点包括良好的自组织、自学习能力;善于在复杂环境下充分逼近任意非线性系统,快速获得满足多种约束条件的最优化答案;具有高度法,人工神经网络技术既能减少繁杂的数值计算,又具有灵活性和精度高的优点。首先,论文作者研究了人工神经网络的基础理论和模型开发的若干基本问题,分析了神经网络信道建模的方法步骤,比较了已有神经网络建模的训练算法、结构和不足。另外,针对信道建模数据量获取难度问题、系统建模所需灵敏度信息问题、模型的高复杂度和非线性问题,阐述了用于建模的改进神经网络结构形式。其次,提出了电力线噪声信道和多径信道的神经网络优化建模方法。为了获取神经网络模型训练和测试数据,论文在中建立了电力线多径和噪声信道ㄓ猩ū尘霸肷⒄肷吐龀逶肷模型并进行了数据分析,研究了分群链在信道脉冲噪声特性中的应用。基于训练数据,选择了神经网络结构和算法,进行了电力线背景噪声、窄带噪声、多径信道和脉冲噪声特性建模;比较了不同的网络结构和训练数据量对模型的影响。仿真结果表明该信道模型性能好,运算速度快。再次,论文针对滩ㄐ诺栏咚构β势滋匦月瞬ㄆ魃杓频母丛有院途度问题,提出了高斯功率谱特性滤波器的神经网络优化设计方法。在深入研究曜嫉幕∩希迪至薉接收系统的仿真构建,并采用二维维纳滤波算法进行了信道数据的获取。然后,基于信道估计的方法,进行了诺朗域和频域特性的神经网络逼近。结果表明,神经网络模型运算速度快、精度高,是加快系统仿真的信道模型选择方案。径信道的神经网络模型结构和频域神经网络模型。所建立的瑞利和莱斯衰落信道神经网络模型的蚉曲线与数值仿真基本一致。论文根据标准中给出的多普勒衰落信号产生方法,提出了基于抽头延迟神经网络结构的时
关键词:人工神经网络信道建模:电力线信道诺牢尴咭贫诺域多普勒信道优化模型。用余弦基神经网络方法优化设计了频域多普勒衰落成形滤波器。经仿真验证设计符合要求,并且有计算速度快,精度高,过渡带和阻带可控等优点。论文还针对加性高斯白噪声和曜贾泄娑ǖ穆肪端鸷慕了神经网络建模。对天线间距与信道相关系数曲线和不同倾斜角度下极化天线相关性曲线进行了神经网络逼近。从模型的测试结果中得到结论,神经网络是快速、有效的建模方法。
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翩躲痧学位论文作者签名:与心弋涝学位论文作者签名:另求漓签字同期:温弈暌自露郣签字同期:加丐年二月多签字同期:细月弓独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得叁鲞盘堂或其他教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解苤鲞盘茔特授权盘鲞盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中有关保留、使用学位论文的规定。本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表作了明确的说明并表示了谢意。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得
,以及信号在发射端和接收端之间传输的媒介。信道性能的好坏直接决定着通信的质量。为在有限的频谱资源上尽可能地高质量、大容量传输有用信息,就要求设计者必须清楚地了解信道的特性,掌握电波在信道中的传播及变化规律,即建立信道模型。信道模型是指采用数学语言或算法规则描述的信道输入输出之间的转换关系,通常根据信道的外在表征或经验观察数据,通过拟合方法建立。由于信道的多样性和复杂性,导致信道建模技术长期成为通信技术领域的重要研究课题。东南大学何振亚教授早在发表的学术论文里面就阐述了神经网络技术可应用于通信信号