学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于神经网络盲均衡优化算法的研究

作 者: 刘莉
导 师: 于舒娟
学 校: 南京邮电大学
专 业: 电路与系统
关键词: 人工神经网络 盲均衡 变步长 递归神经网络 误码率
分类号: TN911.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 9次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


人工神经网络是一种非线性的信号处理器,由相互连接的基本处理单元神经元所构成,可以进行复杂的逻辑操作。在数字通信中,信号经过信道传输时会产生严重的码间干扰,这是由于时延、多径传输和耦合效应的影响产生的。这些码间干扰降低了通信的可靠性和传输速率。采用均衡技术能够用来消除码间干扰:传统的均衡技术需要依靠训练序列来消除码间干扰;盲均衡技术不需要借助训练序列就能对信道进行跟踪,依靠自身固有的特性更好的恢复出信号,提高通信质量。通过神经网络来设计均衡器有很多优点,如收敛速度快和误码率低等。基于神经网络盲均衡算法是值得我们研究的课题。本文主要对基于BP神经网络盲均衡算法进行深入研究。主要工作总结如下:(1)归纳总结神经网络和盲均衡的基本理论。研究基于BP神经网络盲均衡算法并对其进行了详细的公式推导。(2)首先分析固定步长BP神经网络盲均衡算法存在收敛速度与稳态误差矛盾的缺点,并提出了两种自适应变步长BP神经网络盲均衡算法。然后在不同的信道条件下进行仿真,验证了两种变步长算法在收敛性能、稳态误差和误码率方面的优越性。最后在此基础上研究不同误差函数对两种变步长算法的影响。(3)分析介绍了双线性递归神经网络,并将其与BP神经网络算法相结合,提出了一种基于双线性递归BP神经网络盲均衡(BP-BRNN)算法。本文对此改进算法中各层网络权值进行了详细的推导,并且通过不同信道下的仿真验证了BP-BRNN算法具有更优的性能。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 人工神经网络模型结构  9-13
    1.1.1 生物神经元模型  9-10
    1.1.2 人工神经网络模型  10-13
  1.2 神经网络分类  13-15
  1.3 人工神经网络的应用领域  15-16
  1.4 本文结构安排  16-18
第二章 基于神经网络盲均衡算法研究  18-24
  2.1 盲均衡技术  18-21
    2.1.1 盲均衡技术的概念  18-19
    2.1.2 盲均衡技术性能评价  19-20
    2.1.3 盲均衡的发展  20-21
  2.2 人工神经网络的发展  21-22
  2.3 基于神经网络的盲均衡技术  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 基于BP 神经网络盲均衡算法  24-36
  3.1 BP 神经网络算法  24-27
    3.1.1 BP 神经网络算法的基本概念  24-26
    3.1.2 BP 神经网络算法的实现过程  26-27
    3.1.3 BP 神经网络的限制与不足  27
  3.2 基于BP 神经网络盲均衡算法原理  27-34
    3.2.1 基于BP 神经网络盲均衡算法参数选择  28-30
    3.2.2 基于BP 神经网络盲均衡算法描述  30-31
    3.2.3 基于BP 神经网络盲均衡算法公式推导  31-34
  3.3 本章小结  34-36
第四章 基于BP 神经网络的自适应盲均衡算法  36-54
  4.1 基于BP 神经网络的自适应盲均衡算法模型  36-37
  4.2 基于剩余误差变步长BP 神经网络盲均衡算法  37-42
    4.2.1 算法介绍  37-38
    4.2.2 仿真实验以及分析说明  38-42
  4.3 基于改进变步长的BP 神经网络盲均衡算法  42-50
    4.3.1 改进算法思想  42-43
    4.3.2 改进算法的参数选择  43-47
    4.3.3 改进算法的仿真分析  47-50
  4.4 不同误差函数对两种变步长BP 算法的影响  50-53
    4.4.1 误差函数介绍  50
    4.4.2 两种改进变步长BP 算法不同误差函数比较  50-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章 基于双线性递归BP 神经网络盲均衡算法  54-68
  5.1 基于双线性递归BP 神经网络盲均衡算法原理  54-57
    5.1.1 基于双线性递归BP 神经网络模型  54-55
    5.1.2 基于双线性递归BP 神经网络均衡器模型  55-57
  5.2 基于双线性递归BP 神经网络盲均衡算法性能分析  57-67
    5.2.1 前馈神经网络权值迭代公式  58-61
    5.2.2 反馈单元的权值迭代公式  61-62
    5.2.3 线性反馈单元的权值公式推导  62-64
    5.2.4 仿真实验分析说明  64-67
  5.3 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-70
  6.1 本文总结  68-69
  6.2 今后进一步的研究方向  69-70
致谢  70-71
参考文献  71-74

相似论文

  1. 压气机优化平台建立与跨音速压气机气动优化设计,TH45
  2. 基于滑动相关双门限的扩频码同步捕获技术的研究,TN914.42
  3. 基于LVDS技术的通讯卡研制,TP273
  4. 基于遗传算法优化的BP网络对生物柴油制备工艺的优化,TE667
  5. 兖州矿区植物波谱变异与重金属胁迫特征研究,X173
  6. 企业安全效益评价及发展对策研究,F272;F224.5
  7. 酮类化合物的3D-QSPR研究,O641
  8. DPSK光纤通信系统非线性效应问题的研究,TN929.11
  9. 神经元MOS管在神经网络中的应用研究,TP183
  10. 一种基于中继转发矩阵的波束成形算法,TN929.5
  11. 改进蚁群算法在盲均衡中的应用,TN911.5
  12. 产品功能疲劳对客户资产的影响研究,F224
  13. 烟煤掺烧印尼煤的动力配煤模型研究,TK227.1
  14. 协作通信网协作中继节点选择技术研究,TN929.5
  15. 一种在深度结构中学习原型的分类方法,TP18
  16. 面向电力营销服务的客户身份自动识别系统设计,TP391.41
  17. 浆体管道输送系统的过程监控与故障诊断,F426.1
  18. 考虑光伏发电的短期负荷预测,TM715
  19. 直升机主减速器故障诊断与故障预测技术研究,V267
  20. “黑障”测控传输体制研究,V520

中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论 > 信号处理
© 2012 www.xueweilunwen.com