胡志恒
- 作品数：9 被引量：34H指数：3
- 供职机构：电子科技大学电子工程学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种用于CDMA系统的快速信道估计方法
- 2003年
- 信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 。
- 胡志恒王焱滨虞厥邦
- 关键词：CDMA最大似然信道估计
- 一种前馈神经网络的快速学习算法被引量：17
- 2004年
- 本文提出一种前馈神经网络的快速学习算法。与传统的BP方法相比,本算法有两个改进之处,一是同时将网络的非线性输出误差与线性输出误差作为待优化的目标函数,二是改进了学习过程中误差的反向传播因子。仿真结果表明,使用本文的算法训练前馈神经网络,计算复杂度略高于BP算法,但学习速度却有显著的提高。
- 李晓东胡志恒虞厥邦
- 关键词：前馈神经网络快速学习算法BP算法
- CDMA通信系统自适应多用户检测方法的研究
- 该文紧密围绕自适应信号处理技术与多用户检测这两个主题进行研究,其主要贡献可以归纳如下:1.大多数的多用户检测技术都是在假设用户信号已经同步和用户信号功率已知等条件下进行的.2.大多数的自适应滤波算法都是针对实值进行处理的...
- 胡志恒
- 关键词：多用户检测多址干扰CDMA盲多用户检测3G移动通信
- 一种复值函数型连接神经网络被引量：1
- 2003年
- 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。
- 胡志恒李春光王炎滨虞厥邦
- 关键词：信号处理激活函数
- 基于禁忌搜索的CDMA多用户检测算法研究被引量：7
- 2003年
- 基于禁忌搜索 (tabusearch ,TS)的原理 ,提出了两种实现码分多址 (CDMA)系统的多用户检测 (MUD)的算法。一种是通过合理地选择初始解、当前解的邻域以及禁忌搜索表 ,构造禁忌搜索检测方法 ;另外一种是采用禁忌学习神经网络 (TLNN) ,通过神经网络状态方程的迭代完成最优检测目标函数的全局寻优。通过分析以及对同步和异步情况的仿真表明 ,这两种方法均具有多项式的计算复杂度 ,而TLNN比TS复杂度更低 ;它们优于传统、多级、Hopfield神经网络等方法 ,对远近问题不敏感 ,并且具有与最佳检测方法 (OD)接近的误码率性能。
- 王焱滨胡志恒虞厥邦
- 关键词：码分多址禁忌搜索多用户检测
- 一个新的混沌模型及其硬件实现被引量：6
- 2002年
- 该文提出了一个新的非线性动力学系统模型并对其进行了仿真研究,结果表明此模型具有正的李雅普诺夫指数,表现出时域伪随机性和连续的频谱,因而此模型是一个混沌发生器。由于它的线性子系统的条件李雅普诺夫指数均为负,因而是可同步子系统,能够用于混沌保密通信。该文还给出了此模型的两种分段线性电路实现方法。
- 李春福胡志恒虞厥邦
- 关键词：混沌通信非线性动力学保密通信
- 一种快速复值自适应滤波算法被引量：1
- 2002年
- 本文提出了一种基于欧几里德方向集方法的复值快速自适应滤波算法，它的计算复杂度为 Ｏ（Ｎ），并在理论上证明了该算法的稳定性。它的性能通过将其应用于自适应ＦＩＲ滤波中来加以说明，计算机仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度，这为自适应复值滤波提供了一种新方法。
- 胡志恒王焱滨虞厥邦
- 关键词：自适应滤波算法FIR滤波器信号处理
- 基于自适应投影学习算法的RBF神经网络多用户检测方法被引量：1
- 2002年
- 自适应投影学习算法是一种简单有效的构造和训练径向基函数神经网络的方法,该方法能迭代地确定径向基函数的个数,中心的位置以及网络的权系数。本文将基于自适应投影学习算法的径向基函数神经网络应用于CDMA系统多用户检测,仿真表明:这种方法对远近问题不敏感,具有良好的误码率性能和抗多址干扰性能。
- 王焱滨胡志恒虞厥邦
- 关键词：学习算法RBF神经网络多用户检测方法码分多址多址干扰径向基函数
- 切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用被引量：2
- 2003年
- 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。
- 胡志恒王炎滨虞厥邦
- 关键词：信道均衡码序列数字通信切比雪夫多项式
