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文檔簡介
1、本文主要研究基于非線性函數(shù)擴(kuò)展的流水線型自適應(yīng)濾波理論及其在信道均衡、系統(tǒng)辨識(shí)以及非平穩(wěn)信號(hào)預(yù)測等非線性信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用,包括以下兩個(gè)方面:一、基于非線性自適應(yīng)濾波器研究現(xiàn)狀的分析,根據(jù)非線性函數(shù)擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和流水線型結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),并結(jié)合實(shí)際非線性信號(hào)處理應(yīng)用背景,設(shè)計(jì)幾種新型低復(fù)雜度非線性自適應(yīng)濾波模型;二、推導(dǎo)出新型濾波模型相應(yīng)的改進(jìn)自適應(yīng)算法,并對其性能展開理論分析和計(jì)算機(jī)仿真。具體工作如下:
(1)系統(tǒng)地總結(jié)了基于
2、非線性函數(shù)擴(kuò)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并針對實(shí)際數(shù)字通信系統(tǒng)中同時(shí)存在線性和非線性干擾的特點(diǎn),基于非線性函數(shù)擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出一種橫向?yàn)V波器與非線性函數(shù)擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的非線性自適應(yīng)均衡器,并推導(dǎo)出基于改進(jìn)的最小均方自適應(yīng)算法,并對該非線性均衡器的穩(wěn)定性以及收斂條件進(jìn)行了理論分析。該非線性均衡器充分利用橫向?yàn)V波器的快速收斂,以及非線性函數(shù)擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過增大輸入空間提高非線性逼近能力的特點(diǎn),進(jìn)一步提高均衡器的收斂速度、降低穩(wěn)態(tài)誤差以及誤碼性
3、能,而且計(jì)算復(fù)雜度較低。
(2)為降低多項(xiàng)式濾波器的計(jì)算復(fù)雜度,借助流水線型結(jié)構(gòu),首次提出基于流水線型結(jié)構(gòu)的前向JPPSOV濾波器,并成功地應(yīng)用在非線性系統(tǒng)辨識(shí)及非平穩(wěn)語音信號(hào)預(yù)測。該流水線型自適應(yīng)多項(xiàng)式濾波器采用分而治之并且內(nèi)部互聯(lián)的思想,具有并行特征的模塊化實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu),不但能夠大大降低自適應(yīng)多項(xiàng)式的計(jì)算復(fù)雜度,而且在一定程度上能夠提高其性能。為進(jìn)一步提高其性能,結(jié)合多項(xiàng)式感知器,提出了JPPSOVP自適應(yīng)濾波器,并給出基
4、于RTRL的自適應(yīng)算法。理論分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)構(gòu)均證明了其比JPPSOV和直接形式的SOV具有良好的性能。
(3)結(jié)合具有IIR結(jié)構(gòu)Bilinear和RSOV的優(yōu)點(diǎn),提出兩種新型基于遞歸Volterra擴(kuò)展的流水線型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):基于Bilinear擴(kuò)展的流水線型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)濾波器和基于RSOV擴(kuò)展的流水線型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)濾波器。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明其濾波性能得到進(jìn)一步提高,而且計(jì)算復(fù)雜度較低。
(4)為提高
5、流水線型非線性濾波器的濾波性能,充分利用輸入信號(hào)的高階信息,結(jié)合基于非線性函數(shù)擴(kuò)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),提出基于Chebyshev性函數(shù)擴(kuò)展的流水線型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并成功地應(yīng)用到非線性系統(tǒng)辨識(shí)和混沌時(shí)間序列預(yù)測。理論分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果均表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅計(jì)算復(fù)雜度較低,而且由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部是非線性函數(shù)擴(kuò)展模塊級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu),因而能夠進(jìn)一步提高其非線性處理能力,增強(qiáng)其濾波性能。
(5)結(jié)合流水線型結(jié)構(gòu)和數(shù)字通信系統(tǒng)中判決反饋均衡器的
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