Blind Equalization Algorithm based on Fuzzy Neural Network in Plural Number System

机译：多元系统中基于模糊神经网络的盲均衡算法

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As a key technology of digital broadcast and TV, blind equalization overcomes inter-symbol interference to improve the effect of receiving signals. A new QAM blind equalization algorithm based on fuzzy neural network classifier was proposed. Simulation shows that the new algorithm improves convergence speed and reduces residual error and BER (Bit Error Ratio).

机译：盲均衡是数字广播和电视的关键技术，它克服了符号间干扰，提高了接收信号的效果。提出了一种基于模糊神经网络分类器的QAM盲均衡算法。仿真表明，新算法提高了收敛速度，降低了残留误差和误码率（BER）。

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来源
《International Conference on Communication Technology; 20061127-30; Guilin(CN)》|2006年|P.25-28|共4页
会议地点 Guilin(CN)
作者
Yunshan Sun; Liyi Zhang; Yanqin Li;
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作者单位

College of Information Engineering Tianjin University of Commerce Tianjin, China;

College of Information and Engineering Taiyuan University of Technology Taiyuan, Shanxi, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类通信;
关键词
blind equalization; fuzzy neural network; channel estimation; classification algorithm;

机译：盲均衡;模糊神经网络;信道估计;分类算法;

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