水声通信技术是利用海水介质作为数据传输信道,声波作为数据信息载体实现的.由于海水介质的非均匀性,声传播信道中的海底、海面的反射以及海洋中各种各样的反射体和散射体的存在,水声传输信道中必然存在时变多径现象.多径效应的作用可看成是对水声传输信号进行了不需要的"畸变"的滤波,可应用自适应均衡技术对接收信号进行"逆滤波",以消除多径效应造成的码间串扰.自适应均衡器一般可分为线性和非线性两大类.线性均衡器利用一个线性横向滤波器来对信道中码间串扰进行补偿,为了补偿信道失真,线性均衡器在频谱零点处形成大的增益,大大提高了接收信号的附加噪声.对于水声信道常使用非线性均衡器,常见的非线性均衡器是判决反馈均衡器(DFE). 由于自适应均衡问题可以描述为一在观察空间的判决区域划分问题.神经网络即具有完成从RM到RN的非线性映射的能力,因此也可用人工神经网络的方法构造非线性均衡器,如多层感知器(MLP)均衡器和径向基函数(RBF)均衡器. 1989年Gibson等人[1]首先将多层感知器MLP用于2-PAM信号均衡,得到了比线性滤波器好得多的结果.1991年Chen等人[2]研究了基于径向基函数(RBF)网络的均衡器RBFNE,并指出其收敛性能一般要好于基于MLP的均衡器以及DFE.1999年Evans等人[3]指出MLP的抗噪声性能要好于RBF.这些研究都是基于无线信道,水声信道下,多径将更加明显. 本文先介绍了MLP均衡器与RBF均衡器的结构,然后用水声信道模型进行仿真实验,比较了它们在水声多径信道中的性能.