小波嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法.pdf

1、盲均衡技術(shù)無需發(fā)送訓(xùn)練序列就可跟蹤信道變化，可有效提高數(shù)據(jù)的可靠性及傳輸速率。而水聲通信中廣泛存在的多徑衰落和信道失真導(dǎo)致的碼間干擾大大降低了水下數(shù)據(jù)的可靠性和傳輸速率，是高速水聲通信的主要障礙。隨著現(xiàn)代水聲通信向高速、大容量的發(fā)展，針對水聲通信盲均衡理論和算法進(jìn)行分析和研究具有重要意義。
　　 本文以小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要工具，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器結(jié)構(gòu)和盲均衡算法進(jìn)行了深入的研究，主要的工作如下：
　　 1研究了前饋神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法
　　 (1)提出基于動(dòng)量項(xiàng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。在分析水聲信道特點(diǎn)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡器的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，引入了動(dòng)量算法，該算法改善傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的性能。
　　 (2)提出基于超指數(shù)迭代的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。該算法充分利用SEI算法對數(shù)據(jù)白化作用的性能，加快了收斂速度，減小了均方誤差，水聲信道仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
　　 2提出了基于正交小波變換的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合盲均衡

3、算法
　　 (1)提出基于正交小波變換的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。該算法將正交小波變換引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器，通過對輸入信號進(jìn)行正交小波變換和能量歸一化，以降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入信號的自相關(guān)，從而提高均衡效果，計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的良好性能。
　　 (2)提出基于正交小波變換分?jǐn)?shù)間隔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。該算法在分析過采樣理論和分?jǐn)?shù)間隔盲均衡算法的基礎(chǔ)上，針對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點(diǎn)，充分利用兩者的優(yōu)

4、點(diǎn)，將正交小波變換、分?jǐn)?shù)間隔和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能使算法的性能得到改善，水聲信道仿真驗(yàn)證該算法的有效性。
　　 3提出了基于正交小波包變換的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法
　　 該算法利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為均衡器，對均衡器輸入信號的尺度空間和小波空間進(jìn)行了正交小波包分解，降低了信號的自相關(guān)性，因此將正交小波包變換與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法相結(jié)合，可以加快算法收斂速度、減小誤差。與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法相比，該算法具有更快的收斂速度和更

5、小的穩(wěn)態(tài)誤差，水聲信道的仿真結(jié)果表明該算法的有效性。
　　 4提出了基于小波嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合盲均衡算法
　　 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)采用小波函數(shù)，利用小波的尺度因子和平移因子的迭代過程，從而調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器輸入層和輸出層的權(quán)向量，進(jìn)而優(yōu)化算法的性能。
　　 (1)提出基于空間分集的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。該算法將空間分集引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用空間分集來減少衰落的影響，從而加快算法的收斂速度的同時(shí)降低了穩(wěn)態(tài)誤差