基于改進(jìn)型 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)均衡器設(shè)計(jì).pdf

1、在移動(dòng)通信系統(tǒng)中由于小尺度多徑傳播、多徑時(shí)延和多普勒頻移造成不同類型的衰落，對(duì)自適應(yīng)均衡技術(shù)的適應(yīng)性、魯棒性提出了進(jìn)一步的挑戰(zhàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計(jì)算、自學(xué)習(xí)、自組織的特性和全局逼近能力，因此人們開始將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為設(shè)計(jì)均衡器的一種方法，且得到了較好的均衡效果。本文對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)均衡算法進(jìn)行了研究，分析收斂性能上存在的缺點(diǎn)，將變步長(zhǎng)思想和協(xié)調(diào)器引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡算法中，并給出了自適應(yīng)均衡器的一種FPGA并行實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。
　

2、　本文的主要內(nèi)容如下：
　　(1)在歸納總結(jié)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)均衡器的理論基礎(chǔ)上，結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn)，確定了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)均衡器的設(shè)計(jì)方法。
　　(2)針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡算法的不足，研究了學(xué)習(xí)速率及動(dòng)量項(xiàng)對(duì)算法性能的影響，提出了變學(xué)習(xí)速率、動(dòng)量項(xiàng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡算法。仿真結(jié)果表明，這種方法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡算法相比，收斂速度得到了一定程度的提高。
　　(3)采用Altera公司的CycloneⅡ系列的F