遗传算法优化BP神经网络的信号检测❋

2014-08-07刘东霞孙琼琼

微处理机 2014年4期

关键词：优化信号检测

刘东霞，孙琼琼

（平顶山教育学院，平顶山467000）

遗传算法优化BP神经网络的信号检测❋

刘东霞，孙琼琼

（平顶山教育学院，平顶山467000）

针对传统方法单独采用BP神经网络算法易陷入局部极值的问题，提出了遗传算法优化BP神经网络，并将其应用于MIMO-OFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合，用遗传算法优化神经网络初始值，使BP网络快速收敛到最优解，避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。

BP神经网络；信号检测；遗传算法；MIMO-OFDM系统

1 引言

OFDM以及MIMO技术是未来宽带无线移动通信系统中的关键技术，接收端在检测信号时采用的检测算法对提高整个系统的性能至关重要。神经网络具有高度容错、大规模自适应并行处理、信息分布式存储等优点，可应用于信号检测领域。例如文献［1］中用RBF神经网络得到了在CDMA系统环境下接近最优贝叶斯检测器的性能，文献［2］给出了垂直分层空时码的MAP检测器的RBF神经网络实现算法。遗传算法主要就是根据达尔文的进化论以及孟德尔和摩根的遗传学理论而提出的一种基于生物进化机制的全局性概率搜索算法［3-4］。本文提出遗传算法优化BP神经网络，并将其应用于MIMOOFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合，用遗传算法优化神经网络初始值，使BP网络快速收敛到最优解，避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。