10.3778/j.issn.1002-8331.2010.11.030
一种新的CMA神经网络均衡器
在数字通信中,接收信号通常会受到码问干扰的影响.采用盲均衡技术可以消除码间干扰,常模算法(CMA)是应用较广泛的盲均衡算法.因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢,剩余误差大的缺点,提出了一种新的基于神经网络的CMA盲均衡器.通过很少的训练序列使网络收敛,再转入盲均衡算法.实验仿真表明,无论是在线性信道还是非线性信道,该均衡器的剩余误差都比普通CMA均衡器较小,收敛速度也较快.
神经网络、盲均衡、常模算法
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TN914
新疆维吾尔自治区高校科学研究计划项目the University Research Projects of Xinjians Uygur Autonomous Re,on under GrantXJEDU2006110
2010-06-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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