[发明专利]基于免疫动态调整的径向基函数网络多用户检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线通信信号处理技术领域的检测方法，具体是一种针对码分多址(CDMA)系统的基于免疫动态调整的径向基函数网络多用户检测方法。

背景技术

大用户量的多用户通信是未来宽带高速多媒体移动通信的基本通信形态，是3G及更新一代移动通信的主要方式。码分多址(CDMA)技术是其关键技术之一，它能满足高容量、低成本、高效率的移动通信的需求。但是由于系统中存在多址干扰和远近效应的问题，系统的容量和性能受到很大影响。多用户检测技术通过对多个用户作联合检测或从接收信号中减去相互间的干扰，从而有效消除多址干扰，改善系统性能，提高系统容量。但是在实际工程应用中，最优多用户检测器的求解复杂度是用户数的指数函数，随着用户数的增加和信道环境的变化，求解最佳多用户检测器将是一个非确定的多项式可解决(NP)问题。

径向基函数(RBF)神经网络具有分布式计算、局部逼近、局部调整的能力，其核函数中的指数函数项所带来的强大的非线性拟合能力保证了网络的大规模并行处理和最佳逼近的能力，可以用于逼近最佳多用户检测器。RBF多户检测器利用RBF网络强大的分类能力对当前用户的信息进行区分和匹配，从而实现多用户检测功能。目前针对CDMA系统的RBF多户检测器的静态训练方法研究得较为普遍，在线动态训练方法通常采用聚类算法、高斯梯度下降法及其相关的改进方法，其性能与最佳多用户检测器存在很大的差距。

经对现有技术文献的检索发现，Kyun Byoung Ko在2001年《IEEE Transactionson Neural Networks》(IEEE《神经网络》期刊)(2001，VOL.12，NO.6，pp：1536-1539)上发表的“RBF Multiuser Detector With Channel Estimation Capability ina Synchronous MC-CDMA System”(同步码分多址系统中具有信道估计能力的RBF多用户检测器)提出采用有监督的聚类算法来动态训练RBF网络以完成对CDMA通信系统的多用户检测工作。但该方法本质上属于线性方法，在非线性程度较高的CDMA多用户检测中，系统性能往往不佳。公茂果等在2005年《Proceedings of theGenetic and Evolutionary Computation Conference》(国际遗传及进化算法会议)(2005：2105-2111)上发表的“An Artificial Immune System Algorithm forCDMA Multiuser Detection over Multi-Path Channels”(人工免疫系统算法用于多径信道的CDMA多用户检测)提出使用免疫算法原理实现CDMA系统的多用户检测，其核心操作主要是针对静态信道环境和用户数不发生变化的情况，因此不能真正实现对于动态信道环境和用户数实时变化情况下的CDMA多用户检测工作。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于免疫动态调整的径向基函数网络多用户检测方法。该方法采用免疫机制动态地确定RBF多用户检测器的非线性参数，从而尽可能在较短的时间内有效的逼近最优多用户检测器，提高多用户检测器的实时性和鲁棒性，解决动态环境下经典多用户检测器不易收敛到全局最优点、不适合大用户量的多用户通信的问题。

本发明是通过如下技术方案实现的，包括以下具体步骤：

步骤一，在发射部分发送信源数据包的间隙发送已知训练数据。在接收部分，根据训练数据调整RBF多用户检测器的输出权值，判断CDMA系统的用户环境是否发生改变，并确定是否继续进行RBF多用户检测器隐层参数的调整。

所述判断CDMA系统的用户环境是否发生改变，是指：根据训练数据调整输出权值之后，计算RBF多用户检测器对训练数据的误差，当误差超过预先设定的阈值时，说明信道环境或者用户接入情况发生了较大变化，RBF多用户检测器的隐层参数需要进一步调整，进入步骤二；否则RBF多用户检测器的参数不需要调整，回到正常的数据接收状态。

步骤二，若步骤一判断RBF多用户检测器的隐层参数需要调整，针对训练数据中误差大的样本点，对RBF多用户检测器的隐层进行初步调整，实现对于CDMA最佳多用户检测器的粗逼近。