公开(公告)号：CN106130689A

公开(公告)日：2016-11-16

申请号：CN201610416454.6

申请日：2016-06-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张昀 ,  梅可 ,  季奎明 ,  于舒娟 ,  徐荣青 ,  杨恒新 ,  屈科 ,  谢娜

IPC: H04L1/00 ,  H04L25/03 ,  H04L27/00

CPC classification number: H04L1/0038 ,  H04L25/03165 ,  H04L27/001

Abstract: 本发明提出一种非线性自反馈混沌神经网络信号盲检测方法，使用非线性函数作为混沌神经网络的自反馈项，并将双Sigmoid函数运用到盲检测方法中，每次迭代时，首先进入混沌神经网络，然后再进入第二个激活函数。由于混沌神经网络具有可以避免陷于局部最优的优点，所以本发明继承了混沌神经网络这一特点，提高了盲检测性能；并且，与线性自反馈项的混沌神经网络相比，非线性自反馈混沌神经网络具有更为复杂的动力学行为，使网络的内部状态具有更为高效的混沌搜索能力和搜索效率。本发明方法，在同等条件下，抗噪性能优于传统的Hopfield信号盲检测方法。