双模式神经网络盲均衡算法研究
文中以前馈神经网络作为盲均衡器,根据CMA盲均衡算法及决策指向性算法(DD)提出了两种神经网络学习目标函数,并在对两种目标函数下神经网络盲均衡算法性能分析的基础上,给出了依据移动窗剩余误差理论确定切换门限的方法,提出了双模式神经网络盲均衡算法,并以短数据样本重用确定网络的初始权重.仿真表明文中提出的双模式神经网络盲均衡算法能够克服在单一目标函数下的神经网络盲均衡算法的缺陷,且收敛速度快,有效的提高了均衡性能.
前馈神经网络 盲均衡 移动窗误差 双模式
肖瑛 李振兴 刘国枝 张琳波
哈尔滨工程大学水声工程学院(黑龙江哈尔滨)
国内会议
苏州
中文
90-93
2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）