【摘 要】
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当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围，必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对高速通信中非线性信道的辨识，提出采用自适应
【机 构】
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鞍山市产品质量监督检验所,辽宁科技大学电子与信息工程学院
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当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围，必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对高速通信中非线性信道的辨识，提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法。利用减法聚类法实现对ANFIS网络结构识别，在此基础上采用误差反传和最小二乘相结合的混合学习算法训练网络，从而实现对非线性信道的辨识。仿真结果表明，该方法与BP网络相比具有更高的收敛速度和识别精度，与基于网格划分的ANFIS相比，具有更高的运算效率。
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