基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法

摘要：

针对传统常模算法收敛速度慢、均方误差大以及传统神经网络参数多、复杂度高的问题,提出了基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法(Fuzzy neural network-complex valued neural polynomial-constant modulus algorithm,FNN-CNP-CMA).该算法包含单层神经网络和非线性处理器的复数神经多项式,模块结构简单、复杂度低.由模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)设计的模糊规则控制器能有效提高步长的控制精度.仿真实验结果表明,该算法系统结构简单、复杂度低、收敛速度快且稳态误差小,较好地解决了收敛速度与均方误差之间存在的矛盾.

关键词：盲均衡、模糊控制、Volterra信道、复数神经多项式

所属期刊栏目：32

分类号：TN911.5

资助基金：国家自然科学基金61673222,61371131;江苏省高校自然科学研究重大13KJA510001;江苏高校品牌专业建设PPZY2015B134

在线出版日期：2018-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1082-1088