基于复数径向基函数神经网络的自适应均衡器

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本文对基于复数径向基函数网络(CRBFN)的自适应均衡器作了研究;提出了两种新的复数径向基函数网络结构的均衡器:正交CRBFN(OCRBFN)均衡器与非对称CRBFN(ACRBFN)均衡器;并在此基础上提出了这两种自适应均衡器的训练算法.模拟结果表明对于线性信道或非线性信道这两种基于CRBFN均衡器的收敛性能比文献[2,5」中的均衡器优越,具有一定的实用价值. In this paper, the adaptive equalizer based on complex radial basis function network (CRBFN) is studied. Two new equalizers based on complex RBFN network structure are proposed: the orthogonal CRBFN (OCRBFN) equalizer and the asymmetric CRBFN (ACRBFN) equalizer; and on the basis of these two adaptive equalizer training algorithm. The simulation results show that the convergence performance of two CRBFN-based equalizers for linear channel or non-linear channel is superior to the equalizer in [2, 5], and has certain practical value.
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