1.一种基于神经网络的蜂窝移动通信系统接收机设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集信号：基站通过M根天线采集用户发送的数据信号与导频信号，获得共N个时隙的观测向量Y,Y∈M×N；

S2、预处理：将观测向量Y进行预处理，为了从观测向量中提取出用户i的信道信息，将观测向量Y乘上目前基站对于用户i发送数据的估计值 的共轭转置 其表达式为：对Z向量进行归一化，其表达式为：S3、构建信道估计神经网络和信号检测神经网络，对神经网络进行训练，具体为：将 向量作为信道估计神经网络的输入，信道估计神经网络的输出则是用户的信道估计值 选择损失函数为：

通过损失函数计算出信道估计神经网络的输出值与真实值的误差，然后使用梯度下降的误差反向传播算法，从输出层到输入层逐层更新权值，实现信道估计神经网络的训练；当神经网络的损失函数不再下降，可以认定神经网络已经收敛，即训练完成；

对于信号检测神经网络，其训练的方法与信道估计神经网络的训练是相同的，不同点在于信号检测神经网络的输入为接收的信号向量Y与信道估计神经网络输出的信道估计值输出为用户发送数据的估计值 损失函数为：当神经网络的损失函数不再下降，可以认定神经网络已经收敛，即训练完成；

S4、联合检测：将天线在一帧中接收的观测向量Y预处理后输入已经训练好的信道估计神经网络，得到用户的信道估计值 然后将天线接收到的观测向量Y和信道估计值 输入信号检测神经网络，得到用户发送数据的估计值 最后将估计值 再次进行预处理并输入信道估计神经网络，完成一次迭代；当误码率性能不再有显著提升或者到达预定迭代次数时停止迭代，获得信道估计值 和发送数据的估计值