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基于双线性反馈神经网络盲均衡算法的研究

Research of blind equalization algorithm based on bilinear recurrent neural network

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【Author】 ZHANG Li-yi1,2,LIU Ting2,SUN Yun-shan2,LI Qiang1,TENG Jian-fu1,2 1.School of Electric Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China 2.College of Information Engineering,Tianjin University of Commerce,Tianjin 300134,China

【机构】天津大学电子信息工程学院；天津商学院信息工程学院；天津大学电子信息工程学院天津300072 天津商学院信息工程学院天津300134；天津300134；天津300072；天津300072 天津商学院信息工程学院天津300134；

【摘要】将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。更多还原

【Abstract】 Bilinear recurrent neural network was applied in blind equalization algorithm.A new blind equalization algorithm based on Bilinear Recurrent Neural Network(BRNN)was proposed.Iteration formula was reduced.Simulation results show that this algorithm could converge quickly and had the less bit error ratio.更多还原

【关键词】盲均衡算法；双线性反馈神经网络；收敛速度；误码率；
【Key words】 blind equalization algorithm； Bilinear Recurrent Neural Network(BRNN)； convergence rate； Bit Error Ratio(BER)；

【基金】中国博士后科学基金(No.20060390170);山西省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.20051038)

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2007年27期

【分类号】TP183
【被引频次】3
【下载频次】129

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