| 复数RBF神经网络自适应均衡算法研究 |
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| 引用本文： | 王军锋,张彬,宋国乡.复数RBF神经网络自适应均衡算法研究[J].系统工程与电子技术,2003,25(7):848-850. |
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| 作者姓名： | 王军锋 张彬 宋国乡 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学理学院数学系,陕西,西安,710071 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金资助课题 ( 2 0 0 0SL0 2 ) |
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| 摘 要： | 在研究基于实数径向基函数 (RBF)神经网络均衡器结构的基础上 ,提出了几种新的适用于QAM信号的复数RBF神经网络自适应均衡器结构 ,并给出了相应的自适应算法。新的均衡器是充分利用了所得到的信号信息及RBF的特性而分别构成的。理论分析和计算机仿真结果都表明 ,基于新的均衡器的算法比基于实数RBF神经网络的均衡算法具有更好的收敛性能
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| 关 键 词： | 神经网络 径向基函数 复数自适应均衡器 |
| 文章编号： | 1001-506X(2003)07-0848-03 |
| 修稿时间： | 2002年4月7日 |
Study on New Adaptive Complex Equalizers Constructed by Radial Basis Function Neural Networks |
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| WANG Jun feng,ZHANG Bin,SONG Guo xiang.Study on New Adaptive Complex Equalizers Constructed by Radial Basis Function Neural Networks[J].System Engineering and Electronics,2003,25(7):848-850. |
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| Authors: | WANG Jun feng ZHANG Bin SONG Guo xiang |
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| Abstract: | Several new complex equalizers applicable to QAM signals are presented. The equalizers, fully incorporating the obtained signal information and RBF's features, are constructed by radial basis function neural networks (RBFNs). The algorithms for them are also given. Theoretical analysis and experimental results show that the new algorithms have a better convergence property than those of the complex RBFNs based equalizers available. |
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| Keywords: | Neural networks Radial basis function Complex adaptive equalizer |
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