基于改進型 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應均衡器設計.pdf

1、在移動通信系統(tǒng)中由于小尺度多徑傳播、多徑時延和多普勒頻移造成不同類型的衰落，對自適應均衡技術的適應性、魯棒性提出了進一步的挑戰(zhàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行計算、自學習、自組織的特性和全局逼近能力，因此人們開始將神經(jīng)網(wǎng)絡作為設計均衡器的一種方法，且得到了較好的均衡效果。本文對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應均衡算法進行了研究，分析收斂性能上存在的缺點，將變步長思想和協(xié)調(diào)器引入神經(jīng)網(wǎng)絡均衡算法中，并給出了自適應均衡器的一種FPGA并行實現(xiàn)結(jié)構。
　

2、　本文的主要內(nèi)容如下：
　　(1)在歸納總結(jié)BP神經(jīng)網(wǎng)絡和自適應均衡器的理論基礎上，結(jié)合二者的優(yōu)點，確定了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡自適應均衡器的設計方法。
　　(2)針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡均衡算法的不足，研究了學習速率及動量項對算法性能的影響，提出了變學習速率、動量項BP神經(jīng)網(wǎng)絡均衡算法。仿真結(jié)果表明，這種方法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡均衡算法相比，收斂速度得到了一定程度的提高。
　　(3)采用Altera公司的CycloneⅡ系列的F