基于RBF神经网络与RLS算法的均衡器

• 作者: 吕志胜 赖惠成
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 递推最小二乘算法 代价函数
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 200-201,204
• 页数: 3页
• 分类号: TN911
• 字数: 1748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.22.068

摘要

将径向基函数神经网络与横向均衡器相结合,采用递推最小二乘算法更新权值.将最小二乘误差作为代价函数以及与误差相关的变步长,使输出误差较传统的神经网络均衡器进一步减小,收敛速度得到提高.仿真结果表明,该均衡器对线性信道和非线性信道都表现出较好的性能,在较严重的非线性情况下其优越性更明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖惠成	新疆大学信息科学与工程学院	71	372	9.0	16.0
2	吕志胜	新疆大学信息科学与工程学院	2	5	1.0	2.0