随机信号最优检测与估计中的神经网络方法

本课题利用神经网络的非线性特性及学习特性得到传统线性处理方法所不能得到的统计最优处理器；利用神经网络解决组合优化问题的实出能力，解决传统方法难以解决的最优序列检测与接收问题。深入研究了BP网络的快速训练及泛化能力问题；指出了BP网络实现最优接收的充分条件为BP网具有任意映射能力；提出BP网络避免局部最小的充分条件；得到了一种多层网络的显式求解方法。结合实际通信系统，探索了反映神经网络在自适应干扰抑制和信道均衡中的应用。本项研究所发表的论文在国际上产生了一定的影响，所发表的论文被引用，并应邀为著名的系列丛书撰写有关章节。所得到的理论成果作为备造方案，应用于国家八五攻关项目中。