基于一种杂交学习算法的自适应复信道均衡技术

• 作者: 吴中福 廖晓峰 李春光 虞厥邦
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 杂交 神经网络 自适应 均衡 监督 非监督
• 年，卷（期）: 2001,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TN913.21
• 字数: 3938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436X.2001.07.006

摘要

本文提出了一种基于多层前馈神经网络杂交学习算法的自适应复信道均衡的新方法.该学习算法用来训练一个输入、输出、权值和激活函数均为复数的神经网络.神经网络的训练利用了监督和非监督相结合的杂交技术,而权值的调整是基于TLS(total least square)准则进行的.计算机仿真结果表明,无论是在线性还是在非线性信道中,所提出的方法都表现出了很好的性能,这为自适应复信道均衡提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓峰	电子科技大学光电子技术系	9	67	5.0	8.0
5	吴中福	重庆大学计算机学院	194	2729	26.0	44.0
6	虞厥邦	电子科技大学光电子技术系	80	683	14.0	22.0
7	李春光	电子科技大学光电子技术系	13	94	5.0	9.0