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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
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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。
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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
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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 > 信号处理
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