基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

被引：8

作者：

张朝霞 ^{[1
]}

海振宏 ^{[2
]}

王华奎 ^{[3
]}

机构：

[1] 太原理工大学理学院计算机基础教学部

[2] 太原理工天成科技股份有限公司

[3] 太原理工大学信息工程学院

来源：

系统仿真学报 | 2008年 / 02期

关键词：

动态递归; 模糊神经网络; 盲均衡; 隶属函数;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2008.02.051

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。

引用

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