基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法研究.pdf

1、盲均衡技術(shù)是一門新興的現(xiàn)代自適應(yīng)均衡技術(shù)，它相對于傳統(tǒng)的自適應(yīng)均衡技術(shù)來說，可以只利用接收信號本身的一些數(shù)據(jù)特征來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)均衡器的參數(shù)，從而消除由信道的非理想特性引起的碼間串?dāng)_，達(dá)到均衡信道的目的。這種均衡方法不但可以提高通信效率，還可以從一定程度上減小通信系統(tǒng)的復(fù)雜性。
　　本文首先對盲均衡技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和發(fā)展現(xiàn)狀進行了詳細(xì)的介紹，然后對各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡技術(shù)的優(yōu)缺點進行了分析。高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性變換能

2、力。而且，由于網(wǎng)絡(luò)中不含隱含層，所以算法的收斂速度也比較快，且不容易陷入局部最小,它的非線性變換能力是和階數(shù)成正比的,而當(dāng)階數(shù)增加時，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)矩陣的維數(shù)會以幾何冪的速度增長，這就導(dǎo)致了這種網(wǎng)絡(luò)用硬件實現(xiàn)起來變的非常困難。本文針對以上問題引入了雙線性反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BLRNN)。這種網(wǎng)絡(luò)可以逼近多種非線性方程，同時，當(dāng)階數(shù)增加時，網(wǎng)絡(luò)的計算量也不會以幾何冪的形式增加，這就使其能夠較容易地用硬件來實現(xiàn)。本文根據(jù)盲均衡算法的特點，將BLRNN自