【摘 要】
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深度学习技术在图像处理、机器视觉等领域的应用取得了显著成效。基于此,对基于深度学习技术的水声信道均衡算法进行研究,提出了基于堆栈自编码器的水声信道均衡算法。该算法
【机 构】
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泰州职业技术学院信息技术学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61875089),江苏省大学生创新创业训练项目(No.201912106019Y,No.201612106014X)
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深度学习技术在图像处理、机器视觉等领域的应用取得了显著成效。基于此,对基于深度学习技术的水声信道均衡算法进行研究,提出了基于堆栈自编码器的水声信道均衡算法。该算法将堆栈自编码器作为均衡器,采用“类贪婪法”进行逐层训练,然后反向微调整个深度网络。水声信道仿真结果表明,与常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)和基于RBF神经网络的均衡算法(Equalization Algorithm based on RBF,REA)相比,基于自编码器的均衡算法(Equalization
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