31、通信领域中的神经网络应用：多方面的创新与突破

通信领域中的神经网络应用：多方面的创新与突破

在当今通信技术飞速发展的时代，如何提高通信效率、减少干扰以及优化资源分配成为了研究的热点。本文将深入探讨神经网络在直接序列扩频信号采集和蜂窝无线网络信道分配这两个重要通信领域的应用，展示其独特的优势和创新之处。

神经网络助力直接序列扩频信号采集

在直接序列扩频（DSSS）系统中，代码同步是实现系统功能的关键环节。DSSS系统通过将消息信号与高速数字信号（扩频码）相乘，拓宽信号带宽，降低信号的频谱密度。在接收端，需要去除扩频码以恢复原始信息信号，这一过程包括初始同步（采集）和跟踪两个阶段，其中采集阶段更为困难。

传统的采集方法如串行采集时间长、检测概率低，因此并行方法被提出用于DSSS采集。而本文提出了一种基于神经网络的采集系统，利用反向传播网络（CPN）来模拟并行匹配滤波（PMF）进行信号采集。

PN码相移描述

假设扩频PN码为周期N = 256的最大长度序列。为了让系统识别每个半码片相移，将每个PN码位复制，形成512位的向量。通过依次取前一序列的第二个值开始的2N个连续值，形成所有512个PN码相移序列，这些序列用于训练和测试CPN，并添加不同功率水平的加性高斯白噪声（AWGN）进行测试。

神经网络DSSS采集模型

神经网络模型主要分为当前网络（前馈网络）和递归网络（反馈网络）两类。CPN是Kohonen网络和Grooberg网络的组合。
- Kohonen层 ：其神经元以“胜者通吃”的方式工作。对于给定的输入向量，只有一个Kohonen神经元输出逻辑1，其他输出0。该层的学习方法是自组织算法，在