【摘 要】
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利用多层感知器自学习、非线性映射能力,提出一种自适应多层感知器信道均衡的模型,这种模型不仅对信道线性失真,而且对非线性失真也有很好的补偿作用。分析了人工神经网络(AN
【机 构】
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安徽合肥中国科学技术大学13系 高级工程师 230026
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利用多层感知器自学习、非线性映射能力,提出一种自适应多层感知器信道均衡的模型,这种模型不仅对信道线性失真,而且对非线性失真也有很好的补偿作用。分析了人工神经网络(ANN)均衡器的设计方法,由于精确地分析感知器均衡器的位误差概率很困难,故通过模拟仿真的方式结出了与线性均衡器的性能比较。
Using multi-layer perceptron self-learning and non-linear mapping capabilities, a model of adaptive multi-layer perceptron channel equalization is proposed. This model not only compensates channel linear distortion but also compensates for nonlinear distortion. The design method of artificial neural network (ANN) equalizer is analyzed. Because it is difficult to analyze the bit error probability of perceptron equalizer precisely, the performance comparison with linear equalizer is achieved through simulation.
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