一种结构自适应的非线性信道神经网络均衡器

针对非线民生信道提供了一种判决反馈神经网络自适应均衡器结构自适应方法，经自适应优化了结构，既可以以最少的参数保持较好的均衡性能，又可以显著降低运算量，从而极大地提高处理速度，模拟结果表明，该均衡器切实可行，特别适用于高速数传。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

非线性信道判决反馈快速收敛神经网络均衡器

针对严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数学信道，提出了一种神经网络判决反馈均衡器。它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地随入二层感知器中，学习时充分利用训练信号的信息，在可调权数较少的情况下，取得了较好的均衡效果；人为选择初始权值大大提高了收敛速度。模拟结果表明：该均衡器简单实用、便于实时处理，且均衡性能有较大的改善。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

有记忆非线性信道的自适应估计

利用非线性差分方程作为有记忆非线性信道的估计模型。根据正交估计原理和快速正交算法,利用非线性信道的输入和输出序列可以迅速估计出该差分方程的基向量和权系数。我们提出的非线性信道估计器的结构使其具有较好的自适应能力。模拟结果表明,对弥散非线性电话信道的估计均方误差小于0.05;对有较强非线性失真的信道,则具有更好的估计性能。实际的运算量可以减少到50％。     

非线性M-QAM信道的自适应预均衡

本文介绍一种数字式自适应预均衡器.它可以补偿高功率放大器在非线性区域工作时引入的具有记忆的3阶非线性失真.采用 Volterra 级数表示法分析这种非线性失真,并对高功率放大器参数进行自适应估值,从而完成预均衡网络和估值电路的设计.本文同时给出 M-QAM 系统的计算机模拟方法.模拟结果表明,这种预均衡器对系统的非线性失真有较好的校正作用.     

采用新的“判决—校正”方法的自适应均衡器

提出了采用新的“判决－校正”方法的自适应均衡器，无论是在时不变信道上还是在对时变衰落信道上，采用这种自适应的均衡器，在信道的适应性和误码率方面，均超过传统均衡器的性能，理论分析和计算机模拟一致。     

无线移动信道均衡器的研究

为了克服移动通信的码间串扰（ＩＳＩ）,我们提出一种新型的适合于无线移动信道的均衡器－减化状态的软判决反馈维特比均衡器。在复杂性方面,它较最大似然序列维持比均衡器更容易实现,而性能又较一般的判决反馈均衡器优越。     

浅谈自适应均衡器结构的研究

自适应均衡技术在现代通信和控制工程有着广泛的应用,影响通信质量的码间干扰干扰需要均衡技术来解决,文中描述了四种均衡器的结构Linear Equalization,Decision Feedback Equalization,Partial Feedback Equalizer及fractionallyspaced equalize,并比较了各种结构的优缺点及应用。     

基于模糊自适应推理系统的非线性信道参数辨识

当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围,必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对高速通信中非线性信道的辨识,提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法。利用减法聚类法实现对ANFIS网络结构识别,在此基础上采用误差反传和最小二乘相结合的混合学习算法训练网络,从而实现对非线性信道的辨识。仿真结果表明,该方法与BP网络相比具有更高的收敛速度和识别精度,与基于网格划分的ANFIS相比,具有更高的运算效率。     

基于FPGA的自适应均衡器设计与实现

在对LMS算法进行MATLAB仿真的基础上,采用硬件描述语言VHDL和FPGA完成LMS自适应算法的硬件实现。自适应均衡器的设计采用自上向下的设计思想、串并行相结合的流水线操作方法、定点运算方法,在Quartus II 4.1平台和Stratix II系列芯片上进行了综合和仿真。结果表明,该设计结果符合要求,能实现自适应过程。     

基于已知信道的均衡器设计和性能分析

论述了线性均衡器和判决反馈均衡器的基本原理,已知通信信道的特性时,对该信道分别采用线性均衡和判决反馈均衡仿真,得到二者的性能曲线和均衡器的最佳抽头系数,通过对得到的结果进行分析和比较,来合理地设计合适的线性均衡器或判决反馈均衡器.这些分析方法和得到的结论对工程中的均衡器实现具有一定的价值.     

基于平方根归一化FTF算法的自适应均衡器的研究

分析了自适应均衡器常用算法性能存在的问题,提出了一种基于平方根归一化FTF算法。通过计算机仿真研究,表明其在收敛性等方面具有比较好的性能,并应用于具体传输系统中进行验证。     

一种非线性稳态自适应优化方法

结合系统优化和参数估计的修改二步法(MTS),提出了单参数在线修正模型的非线性优化控制自适应方法。根据Lyapunov稳定性定理,给出了MTS法稳定收敛的最优协调增益K的在线计算方法,大大加快了算法的收敛速度,以甲醇制甲醛生产优化控制为例,仿真结果表明,该方法是有效的。     

自适应均衡器中横向滤波器的FPGA实现

分析了横向滤波器的结构,用FLEX10K系列芯片实现横向滤波器,并在Max plusⅡ上进行仿真和时序分析,同时给出了设计的仿真结果。     

最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现

介绍了基于FIR和IIR的采用最小均方误差（MMSE）算法的判决反馈均衡器,针对该算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器;LMS算法和CMA算法,对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点,在此基础上提出了一种改进的混合算法,仿真表明,该算法只需要少量的训练序列,性能比CMA算法有明显的改进。     

基于小波变换的线性均衡器及其收敛算法改进

对基于正交小波变换的线性均衡器做了研究 ,对传统的 L MS(least mean square)算法做了改进 .在计算机仿真的自适应信道均衡中 ,此法使收敛的速度得到较大的提高 ,明显优于传统的 L MS算法 ,而计算量增加不多 .理论分析与计算机模拟都证实了该算法的优越性 ,有一定的实际应用价值     

应用于数字/模拟微波系统的70MHz中频自适应均衡器

本文提出了一种应用于数字/模拟微波系统的中频自适应均衡技术.在理论分析的基础上,给出了具体的硬件电路及软件程序实现,并分别对数字及模拟系统进行了实验室系统测试和现场测试.结果表明,研制的均衡器具有良好的均衡能力,在一定程度上能有效地抵御多径造成的频率选择性衰落对微波传输信道的影响.