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基于模糊神经网络盲均衡算法的研究
摘要
无线和数字通信系统中，由于信号在传输过程中会受到复杂传播机制
的影响，从而产生码间干扰。为了消除码间干扰，要在接收端进行均衡，
以补偿信道特性，正确恢复发送序列。传统的均衡器由于需要不断地发送
训练序列，已经不能满足数字通信技术发展的要求。盲均衡技术不需要训
练序列，仅利用接收序列的统计特性便能自适应地调节参数，也就是说，
盲均衡技术本身完全不用训练序列，就可以自启动收敛并防止失锁情况，
且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号
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盲均衡技术能够仅利用接收信号的统计特性对信道特性进行均衡，克服了传统自适应均衡技术需要训练序列、降低系统有效信息传输率的缺陷，成为目前的研究热点。本文简单介绍了通信中的盲均衡技术，并针对一个简单的信道模型给出了基于遗传算法的盲均衡算法。仿真结果表明，多次迭代的盲均衡的均值能够很好地代表未知信道的性能。
-Blind equalization was an adaptive equalization technique,which could equalize the properties o
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基于BP神经网络的盲均衡算法，已经详细给了注释，是另外一个哦。
与常模算法相结合的内容国。-blind equalization based n bp neutralneowkrs.
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基于BP神经网络的盲均衡算法
另一种思路，欢迎交流-blind equalization method based n bp neural networks
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基于BP神经网络的盲均衡算法研究
误码率分析部分-bp neural networks, blind equalization
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将递归神经网络与横模CMA盲均衡结合了起来，对8000个数据进行预测，实现了一定的盲均衡功能-The recurrent neural network with the CMA blind equalization combined transverse mode up to 8000 data to predict, to achieve a certain blind equalization
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