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

作　　者：张立毅[1] 刘婷[2] 孙云山[2] 李锵[1] 滕建辅[1] 

机构地区：[1]天津大学电子信息工程学院,天津300072 [2]天津商学院信息工程学院,天津300134

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第27期142-143,151,共3页Computer Engineering and Applications

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)

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。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.

关 键 词：盲均衡算法 双线性反馈神经网络 收敛速度 误码率 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]