变换域通信系统

资 源 简 介

变换域通信系统

详 情 说 明

变换域通信系统是一种在频域进行信号处理的新型通信技术，其核心思想是通过对信号进行变换域处理来提高系统的抗干扰能力和频谱利用率。在实际应用中，收发两端的频谱环境可能存在不一致的情况，这会导致通信质量下降和误码率升高。

为了提高系统性能，研究者采用了基于遗传算法优化的BP神经网络方法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效避免BP神经网络陷入局部最优解。通过遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化，可以显著提升网络的收敛速度和泛化能力。

在仿真实验中，重点考察了不同学习率下网络的收敛特性。学习率是神经网络训练过程中的关键参数，过大会导致震荡，过小则收敛缓慢。实验结果表明，经过遗传算法优化的网络能够在较宽的学习率范围内保持稳定收敛，且最终误码率性能明显优于传统自适应算法。

该方法的主要优势在于：遗传算法的全局搜索能力弥补了BP神经网络易陷入局部最优的缺陷；神经网络的非线性映射特性能够更好地适应复杂多变的频谱环境；系统最终实现了较低的误码率，为变换域通信系统的实际应用提供了有力支持。