一种新的CMA神经网络均衡器

摘要

在数字通信中,接收信号通常会受到码问干扰的影响.采用盲均衡技术可以消除码间干扰,常模算法(CMA)是应用较广泛的盲均衡算法.因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢,剩余误差大的缺点,提出了一种新的基于神经网络的CMA盲均衡器.通过很少的训练序列使网络收敛,再转入盲均衡算法.实验仿真表明,无论是在线性信道还是非线性信道,该均衡器的剩余误差都比普通CMA均衡器较小,收敛速度也较快.