【摘 要】
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在数字通信系统中,由于信道的非理想特性而引起的码间干扰(ISI)是影响通信质量的一个主要因素。为了克服码间干扰就必须在接收端加均衡器,以补偿信道特性,正确恢复发送序列。
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在数字通信系统中,由于信道的非理想特性而引起的码间干扰(ISI)是影响通信质量的一个主要因素。为了克服码间干扰就必须在接收端加均衡器,以补偿信道特性,正确恢复发送序列。传统的自适应均衡器需要发送训练序列,但会影响通信效率。盲均衡作为一种新兴的自适应均衡技术,能够不借助训练序列,而仅仅利用所接收到的信号序列本身的统计特性对信道进行均衡。目前已广泛应用于通信、雷达、地震和图像处理等领域。因此,其研究具有重要的理论意义和实用价值。 本文所做的主要工作有: (1)简要阐述了传统CMA盲均衡算法和基于神经网络盲均衡算法的基本原理及发展动态,并分析了其特点。 (2)针对传统CMA算法收敛速度和收敛精度之间存在的内在矛盾,提出了一利由模糊神经网络控制器控制步长因子的变步长算法。该算法将模糊神经网络构造成时变步长控制器,
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