基于神经网络的盲均衡算法研究.doc

摘要:码间干扰(ISI)是很多通信环境中的限制因素，而新兴的自适应盲均衡是消除由线性信道失真或多径造成的码间干扰的重要工具。盲均衡技术不同于传统的自适应均衡技术，这种方法既提高了通信效率，也在一定程度上降低了通信系统的复杂性。

本文首先对通信均衡技术和盲均衡技术的原理和发展现状进行了详细的介绍，然后以前馈神经网络的BP神经网络盲均衡算法为例对基于神经网络的盲均衡技术进行了详细的介绍，并对其复值神经网络系统进行了简单的了解。本文针对两种算法：变步长神经网络盲均衡算法和基于压缩传递函数的神经网络盲均衡算法进行了详细的介绍，并使用MATLAB进行了算法仿真，同时与普通的神经网络盲均衡算法的仿真结果进行性能比较，找出其优点。

关键词：盲均衡；BP神经网络；变步长；压缩传递函数

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1课题研究的目的和意义-1

1.2 通信均衡技术的发展-1

1.3 盲均衡技术及其分类-2

1.4本文主要工作以及章节安排-3

2神经网络盲均衡的基本原理-5

2.1前馈神经网络基本结构-5

2.2 BP神经网络盲均衡算法-6

2.3复值神经网络模型-8

3基于神经网络盲均衡算法的仿真分析-13

3.1神经网络权值的初始化方法-13

3.2 BP网络常用函数-14

3.3变步长神经网络盲均衡仿真分析-15

3.3.1变步长神经网络盲均衡算法-15

3.3.2算法仿真分析并与普通算法进行比较-15

3.4基于压缩传递函数的神经网络盲均衡仿真分析-17

3.4.1基于压缩传递函数的神经网络盲均衡算法-17

3.4.2算法仿真分析并与普通算法进行比较-17

结    论-19

参 考 文 献-20

附录A 算法仿真主要代码-21

致    谢-27