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基于改进型BP神经网络的自适应均衡器设计

作　者: 王磊
导　师: 刘高辉
学　校: 西安理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 神经网络 自适应均衡器 自适应步长 FPGA
分类号: TN911.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 38次
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内容摘要


在移动通信系统中由于小尺度多径传播、多径时延和多普勒频移造成不同类型的衰落,对自适应均衡技术的适应性、鲁棒性提出了进一步的挑战。人工神经网络具有并行计算、自学习、自组织的特性和全局逼近能力,因此人们开始将神经网络作为设计均衡器的一种方法,且得到了较好的均衡效果。本文对基于BP神经网络的自适应均衡算法进行了研究,分析收敛性能上存在的缺点,将变步长思想和协调器引入神经网络均衡算法中,并给出了自适应均衡器的一种FPGA并行实现结构。本文的主要内容如下：(1)在归纳总结BP神经网络和自适应均衡器的理论基础上,结合二者的优点,确定了基于BP神经网络自适应均衡器的设计方法。(2)针对传统BP神经网络均衡算法的不足,研究了学习速率及动量项对算法性能的影响,提出了变学习速率、动量项BP神经网络均衡算法。仿真结果表明,这种方法与传统BP神经网络均衡算法相比,收敛速度得到了一定程度的提高。(3)采用Altera公司的CycloneⅡ系列的FPGA芯片,使用自顶向下的设计方法,完成基于BP神经网络的自适应均衡器的模块设计。从硬件结构的优化角度入手,对神经网络中各模块的不同实现方式进行比较研究,找出较合理的设计方案。实现了基于FPGA的自适应均衡器的实时性和灵活性,研究BP神经网络自适应均衡器的FPGA实现具有特别的现实意义和广泛的应用前景。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
1 绪论  8-12
  1.1 本文研究的背景及意义  8-9
  1.2 神经网络均衡器的发展及现状  9-11
    1.2.1 神经网络在国内外的发展  9-10
    1.2.2 均衡器在国内外的发展  10-11
  1.3 本文的结构安排  11-12
2 BP神经网络和自适应均衡原理  12-28
  2.1 BP神经网络的基本原理  12-18
    2.1.1 BP神经网络的模型构建  12-14
    2.1.2 BP神经网络的前向传播  14-15
    2.1.3 BP神经网络的反向传播  15-17
    2.1.4 BP神经网络的应用  17-18
  2.2 自适应均衡器的基本原理  18-25
    2.2.1 自适应均衡器的概念  18-19
    2.2.2 自适应均衡器的结构  19-21
    2.2.3 自适应均衡器的算法  21-24
    2.2.4 自适应均衡器的性能  24-25
  2.3 基于BP神经网络的自适应均衡器  25-26
  2.4 本章小结  26-28
3 基于改进型BP神经网络的均衡器算法设计  28-42
  3.1 BP神经网络的均衡器模型建立  28-29
  3.2 BP神经网络的均衡器算法设计  29-34
  3.3 BP神经网络的均衡器算法分析  34-35
  3.4 BP神经网络的均衡器算法改进  35-40
    3.4.1 BP神经网络结构的改进  35-37
    3.4.2 BP神经网络的算法改进  37-40
  3.5 本章的小结  40-42
4 自适应均衡器的FPGA实现  42-64
  4.1 FPGA的基本原理  42-47
    4.1.1 FPGA的概述  42-43
    4.1.2 FPGA的原理与结构  43-45
    4.1.3 FPGA的基本设计流程  45-47
  4.2 BP神经网络均衡器的FPGA设计  47-49
    4.2.1 BP神经网络均衡器顶层模块设计  47-48
    4.2.2 系统的有限字长问题  48-49
  4.3 BP神经网络均衡器前向计算模块设计  49-55
    4.3.1 输入信号预处理模块  49-50
    4.3.2 隐层前向计算模块设计  50-55
    4.3.3 输出层前向计算模块设计  55
  4.4 BP神经网络均衡器反向更新模块设计  55-60
    4.4.1 误差计算模块设计  56-57
    4.4.2 权值存储模块设计  57-59
    4.4.3 输出层权值更新模块设计  59-60
    4.4.4 隐层权值更新模块设计  60
  4.5 自适应均衡器的综合分析  60-62
  4.6 本章的小结  62-64
5 结论与展望  64-66
致谢  66-68
参考文献  68-70

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论 > 信道均衡
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