误差反馈的小波神经网络均衡器结构与算法
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TN915.5

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Wavelet Neural Network Equalizer Using Error Feedback Structure and Algorithm
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    摘要:

    为了克服宽带无线通信中非线性时变信道对接收信号造成的码间干扰,针对小波分析良好的时频局部化性质及神经网络的自学习功能,采用了误差反馈的判决反馈小波神经网络均衡器,使用误差反馈来减小误差信号的自相关性,得出该结构提高了小波神经网络均衡器的收敛速度,降低了通信误码率,理论分析和计算机仿真结果验证了该算法的有效性,结果表明基于误差反馈的小波神经网络的均衡器在非线性时变信道中的通信性能有显著提高.

    Abstract:

    The inter-symbol interference in the nonlinear time-varying channel is a serious problem in the wireless communication. In order to overcome it, wavelet neural network equalizer using error feedback is employed to cut the auto-correlation of the error signal. Exploiting the decent time-frequency localization of the wavelet analysis, as well as the self-training feature of the neural network, a quicker convergent nalysis and computer simulation confirm the effectiveness of the equalizer and a lower BER are attained. Theoretical aalgorithm. It at The wavelet neural network equalizer based on error feedback advances the communication in the nonlinear time-varying channel.

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引用本文

冯文江,任志勇.误差反馈的小波神经网络均衡器结构与算法[J].重庆大学学报,2007,30(4):83-86.

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  • 最后修改日期:2006-12-23
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