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《西安电子科技大学》 2000年
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神经网络在自适应均衡中的应用研究

莫玮  
【摘要】: 自适应均衡器是现代数据通信系统中的一个关键部分,研究这一问题具有重 要的理论价值和实际意义。本文针对通信信道的非线性畸变、加性噪声以及突发 干扰等,对神经网络自适应均衡技术进行了研究。首先阐述了自适应均衡技术的 发展及神经网络在自适应均衡中的应用,介绍论文工作背景与内容安排。第二章 用数学的观点将均衡问题表述为几何空间的区域划分判决问题,为神经网络的应 用奠定基础。第三章提出递归神经网络自适应均衡器(RNNE),给出该均衡器串 行和并行输出的具体实现,对该均衡器的特性进行了全面的分析。第四章将传统 的线性信道判决反馈结构融入递归神经网络中,提出了两种判决反馈递归神经网 络均衡器(DFRNNE),并探讨了两种学习步长自适应调节的方法。第五章对基 于复数的递归神经网络自适应均衡器进行了研究,提出了判决反馈复数递归神经 网络自适应均衡器(DFCRNNE),导出了适应于这种均衡器结构的改进复数RTRL 算法。第六章针对短波信道的突发干扰对自适应均衡器有破坏作用,分析了突发 干扰时判决反馈递归神经网络自适应均衡器的特性,提出了两种抗突发干扰算 法。第七章提出判决反馈BP网络自适应均衡器(DFBPE),设计了多输入单输出 和多输入多输出的DFBPE;对DFBPE的特性进行了全面的分析,并将DFBPE 同DFRNNE的各项性能进行了系统全面的比较分析。第八章对判决反馈BP网络 均衡器输出的激活函数及算法进行了改进,使算法能够有效地应用于多电平调制 信号的自适应均衡。第九章则将神经网络自适应均衡技术的研究成果推广应用于 自适应噪声对消技术,对其结构、算法和性能进行了研究。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TP183

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