Blind Detection of 64QAM Signals with a Complex Discrete Hopfield Network

Abstract

针对复数多电平QAM信号的盲检测问题，该文提出了一个新的复数离散多电平Hopfield神经网络。该网络的实部、虚部各含一个多电平离散激励实函数。该文分析了经典两电平离散Hopfield神经网络能量函数的局限性，构造了一个新的复数多电平神经网的能量函数，并用此能量函数讨论了神经网的稳定性。当该神经网的权矩阵借助接收数据补投影算子构成时，该复数离散多电平Hopfield网络可有效地求解带整数约束的二次规划问题，从而实现QAM信号盲检测。仿真试验表明：该算法所需接收数据较短，就可到达全局真平衡点，计算难度大大降低，具有良好的快速性。