基于MATLAB的BP神经网络CDMA多用户检测系统设计与实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建BP神经网络模型，针对CDMA系统多用户检测问题，通过学习用户信号特征实现干扰抑制与信号分离，显著提升系统检测性能与抗干扰能力。

详 情 说 明

基于BP神经网络的CDMA多用户检测系统

项目介绍

本项目采用BP神经网络对第三代移动通信系统中的CDMA多用户检测问题进行建模和优化。系统通过神经网络学习用户信号特征，实现多用户干扰抑制和信号分离，有效提高CDMA系统的检测性能和抗干扰能力。系统包含数据预处理、神经网络训练、实时检测和性能评估等核心模块。

功能特性

• 智能信号分离: 利用BP神经网络学习用户信号特征，实现多用户干扰抑制
• 高性能检测: 相较传统检测方法，显著提高信号检测准确率
• 完整处理流程: 包含数据预处理、模型训练、实时检测和性能评估全流程
• 可视化分析: 提供误码率性能对比图和检测状态报告
• 参数可配置: 支持灵活调整神经网络结构和信道参数

使用方法

输入数据准备

1. 多用户CDMA接收信号序列（含干扰噪声）
2. 用户扩频码序列（Gold码或Walsh码）
3. 信道参数（信噪比、多径时延等）
4. 训练样本集（含已知用户信号标签）

系统运行流程

1. 配置系统参数和神经网络结构
2. 加载训练数据进行模型训练
3. 输入测试信号进行实时检测
4. 查看输出结果和性能分析报告

输出结果

• 分离后的各用户信号估计值
• 误码率（BER）性能指标
• 神经网络权重参数矩阵
• 检测性能对比分析图
• 实时检测状态报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 神经网络工具箱

硬件建议

• 内存：8GB以上
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理模块、神经网络初始化与训练组件、实时多用户信号检测引擎，以及性能评估与可视化单元。该文件实现了从原始信号输入到最终结果输出的完整处理流程，能够自动完成模型训练、信号分离和性能分析等一系列操作。