一种改进的递归神经网络盲均衡算法

摘要

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法.设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节.该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道.实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能.