神经网络抑制无线通信干扰研究.doc

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1、神经网络抑制无线通信干扰研究摘要：随着社会的不断发展和进步，无线通信技术得到了飞速的发展和进步，因此人们对无线通信的探究更重视，在抑制无线干扰方面的技术也在不断推陈出新。由于神经网络具备较强的储存传输和记忆功能，利用联想能力进行滤波和信息处理，能够减小传输过程中的误差，并且使误差越来越小，使它在抑制无线通信干扰方面有得天独厚的优势，本文主要对神经网络抑制无线通信干扰进行探究，并进行了详细的分析和论证，希望对促进我国无线通信网络的发展做出积极贡献。关键词：神经网络；无线通信；抑制干扰；小波网络神经网络抑制对无线通信的干扰影响是巨大的，能够给人们的生活和社会良好的秩序带来

2、安全隐患，不利于社会的长治久安，由无线传输引起的这些干扰，该研究表明使用神经网络来抑制干扰，并且已经使用通信模拟技术进行了演示。能够掌握神经网络抑制的作用机理，以及如何做出应对，以保障我国无线通信网络的发展。因此我们要积极研究神经网络抑制无线通信的干扰合理利用神经网络系统，促进我国无线通信技术的发展。1神经网络用于无线通信领域的优势5学海无涯无线通信无需布线、安装周期短、网络结构易变迁和移动，有较强的实用性，但复杂的同频通信环境和无线电波的独有特征，使其在一定程度上对通信形成干扰。神经网络主要是由神经元构成的规模宏大的分布式处理器，以其储存的经验知识和可使用性等特有特

3、征，在信息处理方面运用愈加广泛。神经元的连接强度即突触权值用来储存获取的信息，神经元作为网络基本信息处理单元，虽然每个单元功能简单，但大量简单处理的并行结构，让他们能处理信息量非常巨大。其强大的自学能力、记忆储存能力和联想容错性，经过一定的训练可以获取网络的权值结构，具有良好的环境适应性，能够很好的应用到实际生活中，促进我国无线通信网络的建设和发展，满足人们基本的通话需求，也为社会的持续发展做出积极贡献。并有效促进神经网络抑制通信干扰，发展我国的通信事业迈向新的台阶。将神经网络用于无线通信干扰的抑制，能够有效保障无线通信信号的畅通，保持良好的运行，实现我国通信网络工程

4、的持续稳定发展，给我们的生活品质带来质的提高，建设我们的美好的家园。2常用的神经网络模型2.1Bp神经网络。Bp神经网络是个高度非静态的系统，采用bp算法的多层次模型，在正向扩展的情况下，输入信息从单元层处理并传输到输出层。如果输出层不能接收到所需的输出，则输出层上沿神经元原始路径的错误将传播回输出层。在反馈过程中，层间连接的重量逐渐减小，使现有误差不断减小，最终减小信号误差，并使其在允许的范围内，进行Bp网络顺利的运行，以保证通信网络的有效提升，促进通信工程的可持续发展。2.2Hopfield神经网络。Hopfield神经网络可分为离散系统和连续系统。它是一个非线性

5、动力系统。在引入能量函数后，从系统能量的角度出发，在一定的条件下，它向系统能量的降低方向发展。一旦达到最小能量函数值，它就不会改变。与最小值对应的模式被视为内存模式。为了激励该网络系统，可以考虑具有联想记忆功能的记忆方式t的联想存储装置。它的网络理论可以从高能态转移到最小能态，实现收敛，得到有效的稳定，以建立完整的网络函数，并可用于从假定函数的一点计算问题，找到最小值对应于原始的动态系统的ATE。将全局优化中的模拟退火算法运用于该系统，计算能在系统的流动中自动完成。3神经网络抑制无线通信干扰的探究5学海无涯3.1载波频偏移和相位噪声引起子载波干扰的原理。在无线通信中，

6、当接收机和发射机相对运动时，存在多普勒频移。接收机和发射机中振荡器产生的频率不稳定，导致频率误差，载波间干扰，降低系统性能。载波自关机方法抑制非相邻子载波干扰能力弱，导频计算方法复杂。或降低系统对频率方程灵敏度的处理。通过学习，可变分配信道的特性可以选择性地消除载波间的干扰，从而降低系统的误码率。同时，利用OFDM接收机通过FFT对神经网络进行相位噪声抑制，从工作到解调神经网络处理调制后的数字信号，每个信号在星座上都有固定的相位。这些相位被用作神经网络的输入和输出信息。4G无线模型是非线性模型。神经网络的主要特点是自适应。利用非固定非线性网络模型可以很好地解决OFDM

7、系统的背景噪声和ICI问题。神经网络用于抑制变形后对发动机的扰动，以提高无线通信工程的质量和效率，使其满足社会发展的需要和人们的多样化的物质生活需要。3.2运用小波神经网络抑制背景噪音。小波神经网络的特征集合了人工神经网络和小波网络的优点，使网络的收敛速度加快，在紧支集中任意逼近非线性连续性函数的特点，在数值分析和信号处理领域，具有很强的实用价值。小波网络的结构和基本元素是依据小波分析原理确定的，使它的学习能力和精度更高，将小波运用到信号表述方面。用途5学海无涯不同的小波神经网络采用不同的结构，在小波神经网络前可加入预处理，运用非线性小波基取代非线性