基于模糊控制的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法.pdf

1、目前，高速水聲通信的主要障礙就是廣泛存在于水聲通信中的多徑衰落和信道失真導(dǎo)致的碼間干擾，使數(shù)據(jù)的可靠性和傳輸速率大大降低了。因此，針對(duì)水聲通信盲均衡理論和算法進(jìn)行分析與研究具有重要意義。
　　 本文以小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論為工具，并充分利用三者的優(yōu)越性，針對(duì)傳統(tǒng)的常數(shù)模盲均衡算法(CMA)存在的收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的問題，對(duì)基于模糊控制的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法進(jìn)行了深入的研究。主要的工作有：
　　 1基于模糊神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)控制的變步長(zhǎng)盲均衡算法的研究
　　 深入學(xué)習(xí)模糊理論的發(fā)展以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展基礎(chǔ)知識(shí)，把兩者的優(yōu)點(diǎn)充分相結(jié)合后，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的變步長(zhǎng)盲均衡算法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)越性：具有較快的收斂速度、較小的均方誤差和較好的抗噪聲性能。
　　 2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法研究
　　 采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為步長(zhǎng)參數(shù)控制器，利用人類的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)構(gòu)造模糊規(guī)則，從MSE(MeanSquareEr

3、ror)信號(hào)中提取信息實(shí)現(xiàn)對(duì)步長(zhǎng)的控制，在算法收斂初期采用大步長(zhǎng)．以加快收斂速度，隨著算法收斂，減小步長(zhǎng)，以減小穩(wěn)態(tài)剩余誤差，從而解決了收斂速度和收斂精度之間的矛盾。
　　 3基于動(dòng)態(tài)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法研究
　　 在無(wú)線通信系統(tǒng)中，信道的時(shí)變性和不確定性決定了盲均衡過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)的均衡過(guò)程，因此有必要對(duì)動(dòng)態(tài)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法進(jìn)行研究。
　　 (1)基于模糊控制的動(dòng)態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法研究<

4、br>　　 基于模糊控制的動(dòng)態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法是指把小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出做為下一時(shí)刻小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的一部分，使得網(wǎng)絡(luò)具有記憶功能，從而表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。
　　 (2)基于動(dòng)態(tài)遞歸模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型盲均衡算法研究
　　 基于動(dòng)態(tài)遞歸模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型盲均衡算法的實(shí)質(zhì)是利用動(dòng)態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋回來(lái)的信息，對(duì)模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而動(dòng)態(tài)地調(diào)整小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到均衡的目的。
　　 圖[