【摘 要】
：
在科技发展愈发重要的今天,信道均衡作为改善通信质量的一项重要技术,一直是学者们关注的内容。为了解决码间干扰的问题,一般会采用均衡技术,很多实际的情况不具备自适应均衡的条件,而盲均衡不需要训练序列的特征能够应用在很多场景中,因此提高盲均衡器的性能具有重要的意义。本文将盲均衡与深度学习的相关技术结合起来,设计一种神经网络盲均衡器,主要在于训练算法和盲均衡器的结构两方面。在训练算法方面,采用基于梯度的优
论文部分内容阅读
在科技发展愈发重要的今天,信道均衡作为改善通信质量的一项重要技术,一直是学者们关注的内容。为了解决码间干扰的问题,一般会采用均衡技术,很多实际的情况不具备自适应均衡的条件,而盲均衡不需要训练序列的特征能够应用在很多场景中,因此提高盲均衡器的性能具有重要的意义。本文将盲均衡与深度学习的相关技术结合起来,设计一种神经网络盲均衡器,主要在于训练算法和盲均衡器的结构两方面。在训练算法方面,采用基于梯度的优化算法,比较了几种优化算法的优缺点和性能,在这些算法的基础上,优化了训练算法,对这些优化算法进行仿真,仿真结果表明,本文的在训练初始阶段减小学习率方差的算法在收敛速度和均方误差性能上均优于其他优化算法。就盲均衡器的结构而言,选择递归神经网络作为盲均衡器的基本结构,针对简单递归神经网络梯度消失而容易导致无法收敛的缺点,分析了递归神经网络中的长短时记忆神经网络,并且对其结构进行改进,此后的嵌套型长短时记忆神经网络结构的盲均衡器能够更合理地处理信息,仿真结果表明,该结构的盲均衡器收敛速度较快,稳态均方误差较小。本论文还对嵌套型的长短时记忆神经网络盲均衡器进行了硬件电路的设计与验证,得到的稳态均方误差为-33.97d B;Python的仿真稳态均方误差达到了-34.63d B,在1850次迭代后收敛,总的来说达到了预期的效果。
其他文献
图标因其形象生动,易于识别和记忆,在人机交互界面中承担了重要的信息载体和操作功能。在复杂信息界面中,以功能区分的图标具有相似的特征属性以及认知属性,而每个不同的图标又对应着唯一语义。大量图标的需求促使设计师不断地创新,以图标的正确识别为基础,提高搜索效率为目标,对拥有相似概念的图标进行合理地设计至关重要。本文主要研究了,在图标有相似功能的设计要求下,如何拉大图标间的认知差异,提出合理的区分方法与设
窄带物联网（Narrow-Band Internet of Things,NB-IoT）作为一项新兴的低功耗广域网（Low-Power Wide-Area Network,LPWAN）技术,已在物联网领域取得了广泛的应用。移动性管理（EPS mobility management,EMM）是NB-IoT协议栈非接入层（Non-Access Stratum,NAS）中的一个子层,EMM功能对物联网终
随着物联网的迅猛发展,大量嵌入式设备被广泛应用,设备的信息安全比以往更加重要。嵌入式设备由于轻量化、有限资源等特点,限制了传统密码学算法的应用。物理不可克隆函数（Physical Unclonable Functions,PUFs）因其可抵抗物理攻击且具有轻量级等优点,得到了广泛研究。PUFs可应用于密钥提取、身份识别、安全认证等用途保障硬件安全。强PUFs具有指数级的激励响应对,可应用于轻量级认
当前幼儿园内幼儿的人身安全防护得到社会的高度关注,幼儿自我保护意识和自我判断能力的缺失使其在面临危险事件时容易受到伤害。传统的幼儿接送方式多采用人工记录或接送卡的方案,存在幼儿被漏接、错接,乃至被冒领拐带等安全隐患。随着人脸识别技术的发展,考虑引入人工智能领域的人脸检测、活体检测、人脸识别等技术,设计实现基于人脸识别的幼儿接送管理系统。论文主要工作包括:（1）结合我幼儿园接送模式发展现状和特点,按
随着便携式电子智能设备等的飞速发展,人们对其上所搭载的微能源模块提出了更高的要求,以适应高度集成化的电子设备和不断丰富的应用场景。硅基锂离子电池因为其所具有的大容量、易制备、可靠性好、安全性佳等特点,被认为是微型智能设备供电模块的首选。但由于硅在反应中会伴随着脱锂/嵌锂发生剧烈的体积膨胀,由此产生的应力会导致电极结构破裂,进而使电池容量骤减、性能劣化。因此本文从电极复合材料与纳米结构等角度出发,提
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的一种重要模型,因其对图像平移、缩放、旋转等形式的变形具有高度的适应性,在解决高层次的抽象认知问题上具有独特的优势,在诸多领域应用广泛,但是CNN的计算密集型特点使其很难直接在移动终端设备上部署。如何利用有限的资源获取更高的加速性能,如何设计出更高效的硬件计算架构还存在巨大的挑战。本文在研究CNN结构原理的基础上,在算法层面上,改进传统卷积运算方式,使用一种新型
火灾始终威胁着消防救援人员的生命安全,对在现场救援过程中的人员移动定位是保障安全的关键问题,成为研究的热点。随着物联网技术的蓬勃发展,低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy,BLE）和惯性导航技术成为室内定位的研究热点。但蓝牙信号易受环境因素的干扰,可能会导致蓝牙信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）跳变,产生误差。基于惯性导航技术
绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Trainsistor,IGBT）具有工作电压高、工作电流大等优点,在大功率系统应用中占据主导地位,因此,为了更好地发挥IGBT器件的优良电学特性,业界对于其封装模块的要求也越来越高。压接式IGBT模块具有低热阻、无键合引线、无焊接点、寄生电感低及双面散热等优点,得到了广泛应用。但由于压接式IGBT模块是通过压力将各组件结合在一起,
随着城市重大火灾事件不断发生,道路的复杂情况总是会延误救火车辆到达时间,致使火灾损失惨重。因此,如何有效保障消防救援人员以最快速度到达现场进行火灾救助,成为研究的热点。在实际消防出警线路中,路径选择是消防出警中的核心步骤,而传统的路径选择算法没有考虑实际路况影响,消防出警车辆会受到实际交通流和道路实际情况的影响,消防出警时间具有很大的不确定性。本文主要研究传统路径选择算法存在的问题,并将其优化后,