基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

用实数编码的遗传算法优化神经网络盲均衡算法

本文提出了实数编码的遗传优化神经网络的盲均衡算法,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷,解决了实际应用中存在神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据的问题,提高了前馈神经网络盲均衡的均衡性能.     

基于免疫算法的神经网络盲均衡算法的研究

将免疫算法引入神经网络盲均衡,用它来优化网络的权值。它具有很强的全局搜索能力,避免了使用传统方法而出现的未成熟收敛现象,使得收敛速度加快,最终达到全局最优。     

基于神经网络盲均衡算法的发展

从算法的角度，着重讨论了利用前馈神经网络、递归神经网络及细胞神经网络实现盲均衡算法的发展情况。总结出神经网络在盲均衡技术发展中起到的积极作用。     

基于免疫算法的RBF神经网络盲均衡算法

本文采用免疫算法来优化RBF神经网络,得到一种更加优化、更加合理的混合算法,即免疫神经网络,并将此算法用于盲均衡器的优化设计,MATLAB仿真实验结果表明,经此算法优化后的盲均衡器,其均衡效果显著提高.     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

一种变步长神经网络盲均衡算法

本文提出了一种变步长神经网络盲均衡算法,将剩余误差作为步长控制因子,克服了固定步长情况下收敛速度和收敛精度相互制约的缺陷,并通过计算机模拟仿真验证了改进算法在收敛性能上有一定提高。     

前馈神经网络复值盲均衡算法的研究

提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

频率分集多小波神经网络盲均衡算法

在分析多小波神经网络盲均衡的基础上,提出了频率分集多小波神经网络盲均衡算法（ FD －MWT －FNN）,该算法利用多小波的特性,加快算法的收敛速度,采用具有对称特性的误差函数减小算法的均方误差,为了进一步提高算法的性能,引入频率分集技术克服多径衰落的影响。水声信道的仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳态误差小的特点。     

基于小波神经网络的航空通信盲均衡方法

针对航空通信信道中,多径干扰带来的信号畸变以及信道记忆效应所产生的码间干扰会严重影响通信质量,且现有的均衡算法由于收敛速度较慢无法适应高速航空通信的需求。提出了一种利用均衡器输出信号构建反馈循环的小波神经网络盲均衡算法。该方法利用反馈循环来消除航空信道的记忆效应,并结合小波神经网络时频局域性的特性来消除航空信道的多径效应和信号畸变所产生的码间干扰。仿真结果表明,该方法可以有效提高盲均衡算法的收敛速度,并使输出的信号星座图更加清晰与紧凑,有利于码间干扰的消除,具有一定的实际应用价值。     

基于改进目标函数的前馈神经网络盲均衡算法

针对前馈神经网络的特性和盲均衡中CMA算法的特点构造出一个新的目标函数J(n)。该目标函数综合考虑使盲均衡的代价函数和神经网络的误差函数同时减小。仿真结果表明,使用此算法加快了均衡过程的收敛速度、减小了剩余误差及误码率。