遗传优化神经网络算法在信道盲均衡中的应用

• 作者: 姜春艳
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 盲均衡 神经网络 遗传算法 代价函数
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 145-147,167
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.035

摘要

在信道盲均衡问题的研究中,根据BP神经网络的信道肓均衡算法存在收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,导致信道肓均衡效果差,信道误码率高.为克服BP神经网络的缺陷,提高均衡道肓均衡效果和降低误码率,利用遗传算法全局搜索能力强的优点对BP神经网络的缺陷进行改进,提出一种基于遗传神经网络的信道盲均衡算法.采用BP神经网络构建信道分类器,通过遗传算法优化神经网络权值,最终实现盲均衡.仿真结果表明,相对于传统BP神经网络盲均衡算法,遗传神经网络算法收敛速度快,误码率降低,能获得更好的收敛特性和均衡效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜春艳		7	17	2.0	4.0