神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無(wú)線通信干擾分析
時(shí)間:2022-10-18 10:57:05
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摘要:隨著社會(huì)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,無(wú)線通信技術(shù)得到了飛速的發(fā)展和進(jìn)步,因此人們對(duì)無(wú)線通信的探究更重視,在抑制無(wú)線干擾方面的技術(shù)也在不斷推陳出新。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的儲(chǔ)存?zhèn)鬏敽陀洃浌δ埽寐?lián)想能力進(jìn)行濾波和信息處理,能夠減小傳輸過(guò)程中的誤差,并且使誤差越來(lái)越小,使它在抑制無(wú)線通信干擾方面有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),本文主要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無(wú)線通信干擾進(jìn)行探究,并進(jìn)行了詳細(xì)的分析和論證,希望對(duì)促進(jìn)我國(guó)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);無(wú)線通信;抑制干擾;小波網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制對(duì)無(wú)線通信的干擾影響是巨大的,能夠給人們的生活和社會(huì)良好的秩序帶來(lái)安全隱患,不利于社會(huì)的長(zhǎng)治久安,由無(wú)線傳輸引起的這些干擾,該研究表明使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)抑制干擾,并且已經(jīng)使用通信模擬技術(shù)進(jìn)行了演示。能夠掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制的作用機(jī)理,以及如何做出應(yīng)對(duì),以保障我國(guó)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。因此我們要積極研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無(wú)線通信的干擾合理利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),促進(jìn)我國(guó)無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展。
1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于無(wú)線通信領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)
無(wú)線通信無(wú)需布線、安裝周期短、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)易變遷和移動(dòng),有較強(qiáng)的實(shí)用性,但復(fù)雜的同頻通信環(huán)境和無(wú)線電波的獨(dú)有特征,使其在一定程度上對(duì)通信形成干擾。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是由神經(jīng)元構(gòu)成的規(guī)模宏大的分布式處理器,以其儲(chǔ)存的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和可使用性等特有特征,在信息處理方面運(yùn)用愈加廣泛。神經(jīng)元的連接強(qiáng)度即突觸權(quán)值用來(lái)儲(chǔ)存獲取的信息,神經(jīng)元作為網(wǎng)絡(luò)基本信息處理單元,雖然每個(gè)單元功能簡(jiǎn)單,但大量簡(jiǎn)單處理的并行結(jié)構(gòu),讓他們能處理信息量非常巨大。其強(qiáng)大的自學(xué)能力、記憶儲(chǔ)存能力和聯(lián)想容錯(cuò)性,經(jīng)過(guò)一定的訓(xùn)練可以獲取網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值結(jié)構(gòu),具有良好的環(huán)境適應(yīng)性,能夠很好的應(yīng)用到實(shí)際生活中,促進(jìn)我國(guó)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和發(fā)展,滿足人們基本的通話需求,也為社會(huì)的持續(xù)發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。并有效促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制通信干擾,發(fā)展我國(guó)的通信事業(yè)邁向新的臺(tái)階。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于無(wú)線通信干擾的抑制,能夠有效保障無(wú)線通信信號(hào)的暢通,保持良好的運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)我國(guó)通信網(wǎng)絡(luò)工程的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展,給我們的生活品質(zhì)帶來(lái)質(zhì)的提高,建設(shè)我們的美好的家園。
2常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)高度非靜態(tài)的系統(tǒng),采用bp算法的多層次模型,在正向擴(kuò)展的情況下,輸入信息從單元層處理并傳輸?shù)捷敵鰧?。如果輸出層不能接收到所需的輸出,則輸出層上沿神經(jīng)元原始路徑的錯(cuò)誤將傳播回輸出層。在反饋過(guò)程中,層間連接的重量逐漸減小,使現(xiàn)有誤差不斷減小,最終減小信號(hào)誤差,并使其在允許的范圍內(nèi),進(jìn)行Bp網(wǎng)絡(luò)順利的運(yùn)行,以保證通信網(wǎng)絡(luò)的有效提升,促進(jìn)通信工程的可持續(xù)發(fā)展。2.2Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為離散系統(tǒng)和連續(xù)系統(tǒng)。它是一個(gè)非線性動(dòng)力系統(tǒng)。在引入能量函數(shù)后,從系統(tǒng)能量的角度出發(fā),在一定的條件下,它向系統(tǒng)能量的降低方向發(fā)展。一旦達(dá)到最小能量函數(shù)值,它就不會(huì)改變。與最小值對(duì)應(yīng)的模式被視為內(nèi)存模式。為了激勵(lì)該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),可以考慮具有聯(lián)想記憶功能的記憶方式t的聯(lián)想存儲(chǔ)裝置。它的網(wǎng)絡(luò)理論可以從高能態(tài)轉(zhuǎn)移到最小能態(tài),實(shí)現(xiàn)收斂,得到有效的穩(wěn)定,以建立完整的網(wǎng)絡(luò)函數(shù),并可用于從假定函數(shù)的一點(diǎn)計(jì)算問(wèn)題,找到最小值對(duì)應(yīng)于原始的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的ATE。將全局優(yōu)化中的模擬退火算法運(yùn)用于該系統(tǒng),計(jì)算能在系統(tǒng)的流動(dòng)中自動(dòng)完成。
3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無(wú)線通信干擾的探究
3.1載波頻偏移和相位噪聲引起子載波干擾的原理。在無(wú)線通信中,當(dāng)接收機(jī)和發(fā)射機(jī)相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí),存在多普勒頻移。接收機(jī)和發(fā)射機(jī)中振蕩器產(chǎn)生的頻率不穩(wěn)定,導(dǎo)致頻率誤差,載波間干擾,降低系統(tǒng)性能。載波自關(guān)機(jī)方法抑制非相鄰子載波干擾能力弱,導(dǎo)頻計(jì)算方法復(fù)雜。或降低系統(tǒng)對(duì)頻率方程靈敏度的處理。通過(guò)學(xué)習(xí),可變分配信道的特性可以選擇性地消除載波間的干擾,從而降低系統(tǒng)的誤碼率。同時(shí),利用OFDM接收機(jī)通過(guò)FFT對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位噪聲抑制,從工作到解調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理調(diào)制后的數(shù)字信號(hào),每個(gè)信號(hào)在星座上都有固定的相位。這些相位被用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出信息。4G無(wú)線模型是非線性模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是自適應(yīng)。利用非固定非線性網(wǎng)絡(luò)模型可以很好地解決OFDM系統(tǒng)的背景噪聲和ICI問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于抑制變形后對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的擾動(dòng),以提高無(wú)線通信工程的質(zhì)量和效率,使其滿足社會(huì)發(fā)展的需要和人們的多樣化的物質(zhì)生活需要。3�2運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制背景噪音小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征集合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),使網(wǎng)絡(luò)的收斂速度加快,在緊支集中任意逼近非線性連續(xù)性函數(shù)的特點(diǎn),在數(shù)值分析和信號(hào)處理領(lǐng)域,具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。小波網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和基本元素是依據(jù)小波分析原理確定的,使它的學(xué)習(xí)能力和精度更高,將小波運(yùn)用到信號(hào)表述方面。用途不同的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用不同的結(jié)構(gòu),在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前可加入預(yù)處理,運(yùn)用非線性小波基取代非線性的sigmoid函數(shù),用遞歸劃分的辦法將特征空間分為對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的感知子區(qū)域,充分對(duì)它進(jìn)行分辨分析,需將尺度函數(shù)和小波函數(shù)視為網(wǎng)絡(luò)中的濾波函數(shù),進(jìn)行粗略的劃分,在進(jìn)行遞歸分割,計(jì)算了各函數(shù)的優(yōu)點(diǎn),選擇最差的分段來(lái)生成樹莊波組。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)容量較大時(shí),采用波函數(shù)和尺度函數(shù)作為濾波器,以節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果影響波節(jié)點(diǎn)的性能,波形的生長(zhǎng)和切割影響網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的刪除和分裂,形成一個(gè)接近非線性函數(shù)的波形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在傳統(tǒng)的CDMA接收機(jī)中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多用戶檢測(cè),每個(gè)用戶的接收都是相互獨(dú)立的。在一個(gè)可重用的界面環(huán)境中,用戶往往很難擴(kuò)展正交性,解決這一問(wèn)題的有效途徑是采用多用戶檢測(cè)技術(shù)來(lái)增加非正交系統(tǒng)之間的干擾,以及采用多用戶檢測(cè)技術(shù)來(lái)提高非正交系統(tǒng)之間的干擾。同時(shí)刪除每個(gè)用戶發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展代碼之間的逆矩陣方法或迭代方法。多用戶識(shí)別根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)使用不同的分類方法。根據(jù)特征分為多用戶檢測(cè)和次優(yōu)多用戶檢測(cè)。該結(jié)構(gòu)可以分為線性和非線性多用戶檢測(cè)。由于線性多用戶檢測(cè)提供者的復(fù)雜性,從研究的角度來(lái)看可以實(shí)現(xiàn)緩慢收斂?;诜蔷€性測(cè)試的多用戶檢測(cè)方法,采用非線性多用戶檢測(cè)和干擾消除技術(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)器進(jìn)行操作。我們知道,多用戶檢測(cè)技術(shù)實(shí)際上是一個(gè)組合S優(yōu)化問(wèn)題,因此原則上所有的組合優(yōu)化算法都可以應(yīng)用于多用戶檢測(cè)。在多用戶可再生能源網(wǎng)絡(luò)中,也采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求解方法。3.3利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造多用戶檢測(cè)器的兩種方法(。1)基于神經(jīng)BP網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)器,非線性函數(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換在每個(gè)期望項(xiàng)目中都有三個(gè)層次的前饋Perzeptron(BP算法)。只要隱藏層單元數(shù)目足夠,訓(xùn)練誤差就可以通過(guò)通過(guò)方法學(xué)習(xí)算法。這種由BP算法訓(xùn)練或?qū)W習(xí)的神經(jīng)多層Perzeptron網(wǎng)絡(luò),通常稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。NF(Y)可以通過(guò)BPNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn),以實(shí)現(xiàn)CDMA系統(tǒng)的最佳多用戶識(shí)別。BPNN網(wǎng)絡(luò)的最佳多用戶檢測(cè)方法如下:首先,每個(gè)用戶系統(tǒng)發(fā)送訓(xùn)練模式代碼,然后BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ETZWERK檢測(cè)器計(jì)算內(nèi)存輸出,以充分統(tǒng)計(jì)調(diào)整未來(lái)濾波器。同時(shí)獲得網(wǎng)絡(luò)輸出x,X并形成誤差信號(hào)e。訓(xùn)練數(shù)據(jù)向量d之間的差異,然后基于BP算法使用每個(gè)網(wǎng)絡(luò)的這個(gè)誤差信號(hào)進(jìn)行修改,BPNN更新神經(jīng)元權(quán)重和閾值以盡可能地減少誤差。直到重復(fù)誤差信號(hào)lelk8的訓(xùn)練過(guò)程,在這種情況下,BPNN網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)(表示一個(gè)較小的正數(shù))非常接近于多用戶識(shí)別的最優(yōu)分類決策。當(dāng)相位系統(tǒng)處于正常模式時(shí),每個(gè)用戶以相應(yīng)的信息位發(fā)送E,THE網(wǎng)絡(luò)的THEBPNN訓(xùn)練階段D是相似的,除了THE錯(cuò)誤信號(hào)是THE實(shí)際輸出x和THE決策輸出sgn(x)之間的THE差,即E=sgp(x)-x。當(dāng)當(dāng)用戶移動(dòng)時(shí),系統(tǒng)改變幅度矩陣變化的誤差E,從而通過(guò)更新bpnn-bp算法的權(quán)值和測(cè)量值的誤差值來(lái)減少自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。該檢測(cè)器具有很強(qiáng)的自適應(yīng)跟蹤能力,始終保持最佳的檢測(cè)性能。(2)基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)器。調(diào)諧濾波器的輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部激勵(lì)被轉(zhuǎn)換為力。網(wǎng)絡(luò)初始化為零,輸出反饋為零,放大器輸出為x(x),與傳統(tǒng)檢測(cè)器的估計(jì)一致,網(wǎng)絡(luò)開發(fā)后收斂到一個(gè)穩(wěn)定的平衡點(diǎn),即多用戶檢測(cè)器的符號(hào)輸出。離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于具有相同抗干擾性能的多級(jí)檢測(cè)器和多級(jí)檢測(cè)器?;贖opfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)具有更強(qiáng)的靈活性和更好的檢測(cè)性能。然而,Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要問(wèn)題是多用戶Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常常陷入能量函數(shù)的局部最小值,不能轉(zhuǎn)換為全局最小值。該問(wèn)題可以通過(guò)仿真、中場(chǎng)算法或混沌算法來(lái)解決。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其非線性,在無(wú)線通信中有著廣泛的應(yīng)用。通過(guò)以上詳細(xì)介紹了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制1000載波干擾。首先,確定了信道模型。在對(duì)載波分析的基礎(chǔ)上,提出了如何建立載波偏移干擾符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及如何形成相位交換IC。目前有載波相位輸入和輸出,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其次如何使用波網(wǎng)絡(luò)抑制背景噪聲和多用戶檢測(cè)器在網(wǎng)絡(luò)中。我們可以看到,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在抑制無(wú)線電干擾方面具有巨大的潛力,它提供了一種新的思維方式。ch新的結(jié)構(gòu)和算法,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足(如學(xué)習(xí)能力、收斂速度慢)不斷被克服。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用將進(jìn)一步深化和擴(kuò)展。4結(jié)論綜上所述,網(wǎng)絡(luò)干擾是抑制無(wú)線通信技術(shù)發(fā)展、影響通訊質(zhì)量的重要因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)記憶仿生等特點(diǎn),可以通過(guò)對(duì)已知問(wèn)題及結(jié)論進(jìn)行不斷學(xué)習(xí),在無(wú)線通信ATD0CTL4=0x03;//采樣周期為4個(gè)周期,PRS=3ATD0CTL5=0x20;//對(duì)通道0單次連接采樣,同時(shí)啟動(dòng)A/D轉(zhuǎn)換序列}3.3溫度轉(zhuǎn)換及輸出程序設(shè)計(jì)。熱敏電阻的阻值會(huì)隨著溫度的變化而變化,本設(shè)計(jì)中采用負(fù)溫度系統(tǒng)的熱敏電阻,即電阻的阻值隨著溫度的升高而減小,首先根據(jù)硬件電路和10k1%NTC熱敏電阻的特性,利用公式計(jì)算得出AD采樣值與溫度值的對(duì)應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)表格,以數(shù)組的形式進(jìn)行保存。溫度信號(hào)檢測(cè)與處理電路的輸出值送到單片機(jī)的AD轉(zhuǎn)換模塊的輸入端PAD00,經(jīng)單片機(jī)ATD模塊轉(zhuǎn)換輸出的12位電壓值保存在寄存器ATDDR0中,連續(xù)讀取50次AD轉(zhuǎn)換模塊的電壓值,求出平均值,根據(jù)當(dāng)前求得的平均電壓值查表找出對(duì)應(yīng)的溫度值,然后調(diào)用數(shù)碼管顯示程序,將當(dāng)前測(cè)得的溫度值顯示到數(shù)碼管上,完成溫度的測(cè)量。程序流程圖如圖6所示。
4結(jié)論
本設(shè)計(jì)是基于NTC熱敏電阻的一種溫度測(cè)量模塊,由于設(shè)計(jì)中采用高精度、超強(qiáng)抗干擾的內(nèi)部自帶AD轉(zhuǎn)換模塊的單片機(jī)作為主控制器,直接對(duì)測(cè)量值進(jìn)行模/數(shù)轉(zhuǎn)換,同時(shí)使用了專用的溫度信號(hào)測(cè)量與處理電路,使本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)量精度高,可靠性高,可用于各種溫度控制與測(cè)量系統(tǒng)中。
作者:陳海強(qiáng) 張存根 單位:東部戰(zhàn)區(qū)海軍訓(xùn)練基地
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