【摘 要】
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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
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673222,61371131)资助项目;江苏省高校自然科学研究重大(13KJA510001)资助项目;江苏高校品牌专业建设(PPZY2015B134)资助项目
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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
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