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1.
水声通信中变步长神经网络盲均衡算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
肖瑛  李振兴  刘国枝  张林波 《声学技术》2005,24(3):129-131,136
在水声通信领域多途引起的码间干拢可以用均衡消减。盲均衡不需要训练序列,这将有效的节省通信带宽,提高通信效率及通信性能。实际中的通信信道不可能是完全线性的,神经网络作为一种非线性动态系统,具有大规模并行处理及高度的鲁棒性特征,将其应用于水声信道盲均衡切实可行。文中对变步长BP算法的前馈神经网络进行了理论和算法分析,并通过计算机对其实现水声信道盲均衡进行了仿真。仿真结果表明采用变步长BP算法比采用传统BP算法的神经网络盲均衡器收敛速度快,均衡性能明显提高。  相似文献
2.
线性修正下的神经网络盲均衡算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
肖瑛  李振兴  董玉华 《声学技术》2008,27(4):601-604
研究了一种利用横向滤波器对神经网络进行线性修正的盲均衡算法。在神经网络的输入层之前加入一个横向滤波器,以横向滤波器的节点输出作为神经网络盲均衡器的输入,利用常数模代价函数分别得到横向滤波器和神经网络盲均衡器的瞬时输出误差,将瞬时误差加权处理作为调节误差分别对横向滤波器和神经网络盲均衡器的权系数进行调节,算法实现了对非凸性误差曲面进行线性和非线性寻优的组合。计算机仿真证明提出的算法有效提高了神经网络盲均衡算法的收敛速度,降低了稳态剩余误差,具有更好的实用性和均衡性能。  相似文献
3.
判决引导和常数模融合盲均衡算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
肖瑛  董玉华 《声学技术》2008,27(3):446-449
结合判决引导(DD:Decision-Directed)算法和常数模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)的各自优点,研究了一种基于DD和CMA的融合盲均衡算法。DD算法收敛速度快,但要求初始接收信号眼图张开,CMA算法稳健,但是收敛速度慢,为此,对接收信号依DD算法和CMA算法获得瞬时误差后进行加权融合处理,以加权后获得的瞬时误差对均衡器权系数进行调节,实现均衡。计算机仿真证明了融合盲均衡算法有效提高收敛速度的同时具有良好的稳健性和均衡性能。  相似文献
4.
引用大量科技文献,阐述了盲均衡算法的发展。从算法的角度,着重介绍了常量模板算法,基于高阶谱的算法,基于神经网络的算法等算法的发展情况,并对其优缺点进行了比较。同时,对各种算法的共性进行了探讨。  相似文献
5.
针对多径CDMA系统提出了一种接收器采用天线阵的基于二阶统计(SOS)的直接盲MMSE信道均衡方法。与利用信号和噪声的子空间分解估计出信道的脉冲响应的大多数二阶统计方法不同,它直接估计维纳-霍夫滤波器中所需的互相关函数。由于不依赖于信号和噪声子空间分解,因而对信道阶次的估计误差不敏感。计算机仿真结果表明,该方法比现有的一些基于子空间分解的方法具有更好的性能。  相似文献
6.
季童莹  郭业才  高敏 《声学技术》2011,30(2):178-182
针对正交小波变换分数间隔盲均衡算法(FSE-WT-CMA)收敛速度慢且存在局部收敛问题,提出了一种引入支持向量机的正交小波分数间隔盲均衡算法(SVM-FSE-WT-CMA)。该算法通过对分数间隔盲均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并且利用支持向量机将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,采用一小段初始数据,对盲均衡器的权向量进行初始化,然后切换至正交小波分数间隔盲均衡算法。水声信道仿真结果表明:该算法明显优于分数间隔盲均衡算法、正交小波分数间隔盲均衡算法。因此,该算法有一定的参考价值。  相似文献
7.
朱婷婷  王英民 《声学技术》2007,26(6):1274-1278
为了解决CMA盲均衡算法收敛速度缓慢、稳态误差大的问题,考虑到初始化权值对CMA算法的重要影响,利用了遗传算法对CMA算法进行有效改进,引入了小样本重用的思想,给出了一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法,计算机仿真研究证明,该算法不仅大大加快了收敛速度,而且有效的降低了稳态误差。  相似文献
8.
介绍了盲信道均衡恒模算法(CMA)的基本原理,对恒模算法的缺点进行了分析,通过修正恒模算法的迭代公式提出一种动量恒模算法(MCMA)。利用QPSK信号,采用计算机仿真的方法对动量恒模算法与恒模算法进行盲均衡性能比较,模拟结果显示,MCMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。  相似文献
9.
在CMA算法基础上,提出了一种混合的修正恒模盲均衡算法MCMA+SDD。新算法对CMA算法进行修正,同时引入软判决思想。理论分析和计算机模拟表明,该算法克服了CMA收敛速度慢、稳态误差大的缺点,同时可以纠正相位偏转。与CMA+SDD算法相比,具有更快的收敛速度和更低的稳态均方误差。  相似文献
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