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1.
针对混沌通信系统的非线性信道干扰问题,基于混沌信号重构理论和函数型连接神经网络理论,提出了一种横向滤波器与函数型连接神经网络组合(combination of transversal filter and functional link neural network,CFFLNN)的自适应非线性信道均衡器,并给出基于低复杂度归一化最小均方(NLMS)的自适应算法,并对该均衡器的稳定性以及收敛条件进行了分析.该非线性自适应均衡器充分利用了横向滤波器的快速收敛,以及函数型连接神经网络通过增大输入空间提高非线性逼近能力的特点,进一步提高均衡器的收敛速度和降低稳态误差.仿真研究表明:所提出的非线性自适应均衡器能够有效地消除线性和非线性信道干扰,均衡器输出信号能反映出混沌信号的特性,具有良好的抗干扰性能;且该均衡器的结构简单,收敛稳定性较好,易于工程实现.
关键词:
非线性信道
自适应均衡器
混沌吸引子
神经网络 相似文献
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针对混沌通信系统中非线性信道干扰问题,基于混沌信号重构理论和Legendre正交多项式结构,提出了一种自适应神经Legendre正交多项式信道均衡器,并给出相应的归一化最小均方算法. 仿真研究表明:所提出的自适应神经Legendre正交多项式信道均衡器能有效地消除线性和非线性信道干扰,均衡器输出信号能反映出混沌信号的特性,具有良好的抗干扰性能.该均衡器的结构简单,权系数参数较少,收敛稳定性较好.
关键词:
Legendre 正交多项式
信道均衡
混沌吸引子
神经网络 相似文献
4.
提出了一种水声通信系统中直接自适应双向turbo均衡算法。摒弃了信道估计步骤,采用基于直接自适应的turbo均衡器,并利用内嵌数字锁相环的判决反馈均衡器结构跟踪时变信道,采用最速优化算法自适应调整迭代步长,使得收敛速度和算法性能得到很好折中。此外,利用最小均方误差准则,得到最优权重因子,对正向与反向turbo均衡结果加权求和,消除误差传播效应。仿真和湖上实验验证了方法的正确性,双向均衡的性能优于单向均衡。湖上实验结果表明,基于直接自适应算法相比于基于信道估计的算法,对时变信道不敏感,能获得更低的误比特率。 相似文献
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《低温与超导》2017,(7)
提出了一种具有多个传输零点的高温超导滤波器小型化设计方法。该滤波器由十个慢波交叉指结构谐振器和三个自均衡CQ跨线结构组成,其中一个CQ结构通过产生一对实轴上的传输零点实现相位均衡,另外两个CQ结构通过产生两对虚轴上的传输零点实现滤波器的高频率选择性。滤波器中心频率为1,720MHz,带宽为10MHz,通带外陡峭度为40d B/MHz,通带内回波损耗为23d B,且在60%的通带内具有平坦的群时延响应。在Mg O衬底上采用DBCO高温超导薄膜制作十阶超导滤波器,并在77K温度下进行测试,最终得到了良好的带外抑制性能和平坦的群时延特性。测试结果与仿真结果基本一致,说明所提出的设计方法是有效的。 相似文献
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水声信道多途效应明显,造成接收信号存在严重的码间干扰(ISI,Intersymbol interference)。基于最小均方误差(MMSE,Minimum mean square error)准则的turbo均衡器级联了均衡和信道译码,能够有效去除ISI,并获得优良的性能。由于水声信道的时变性,传统MMSE-turbo均衡需要周期性的训练序列,以实现连续可靠的通信。训练序列虽然提高了通信的可靠性,但降低了信息的有效传输速率。因此,为提高通信效率,本文提出了一种盲turbo均衡方法,该方法通过引入新的盲信道辨识器来同时获得信道估计响应和已去除部分ISI的初步均衡输出信号,并为turbo均衡提供初始的响应参数和比特软信息。与水声通信中应用较多的盲判决反馈均衡器(DFE,Decision feedback equalizer)相比,海上实验结果证明本文提出的盲turbo均衡方法抗信道多途衰落的能力较强,并且与传统MMSE-turbo均衡相比无需训练序列,因此提高了信息的有效传输速率。 相似文献