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神经网络盲均衡综述

Blind Equalization Based on Neural Network

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【作者】 孙云山张立毅李艳琴

【Author】 Sun Yun-shan Zhang Li-yi Li Yan-qin (Department of Information and Engineering,Taiyuan University of Technology,shanxi,taiyuan)

【机构】 太原理工大学信息工程学院

【摘要】 盲均衡作为有效解决码间干扰问题的关键技术,实现它的办法有许多种。神经网络对非线性函数有良好的逼近能力,人们经常用神经网络来实现盲均衡。本文对基于神经网络实现盲均衡的几种算法进行了初步的总结和概括。

【Abstract】 Blind equalization is the key technology effectively avoiding ISI(Inter symbol Interference), many methods can realize it. Neural networks havefavorable approximation ability for nonlinear functions. Neural networks are oftenemployed to implement blind equalization. This paper simply summarizes some blindequalization algorithms based on neural networks.

  • 【会议录名称】 四川省通信学会2005年学术年会论文集
  • 【会议名称】四川省通信学会2005年学术年会
  • 【会议时间】2005-12
  • 【会议地点】中国成都
  • 【分类号】TN911.5;TP183
  • 【主办单位】四川省通信学会
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