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	當(dāng)前位置： 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)盲均衡技術(shù)在通信系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用研究

	



    
    

    
盲均衡技術(shù)在通信系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用研究

    

	
盲均衡技術(shù)在通信系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用研究
	
	

	

	

	
定　價(jià)：￥48.00

	

			
					

						作　者：
						趙娟，高正明 著
					

					

						出版社：
						華中科技大學(xué)出版社
					

					

						叢編項(xiàng)：
						
					

					

						標(biāo)　簽：
						暫缺
					

				
	
	

    
	
	

	

			
					

						ISBN：
						9787568081214
						出版時(shí)間：
						2022-05-01	
                        包裝：
						平裝					
					
					
					
					
						開本：
						16開
						頁數(shù)：
						174
						字?jǐn)?shù)：
						 
					
					
				

        

   

    
    
    
	
	
	
	
內(nèi)容簡(jiǎn)介

	

	
　　隨著技術(shù)水平的發(fā)展，在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，數(shù)字通信取得模擬通信的趨勢(shì)日益明顯。數(shù)字通信系統(tǒng)具有許多優(yōu)點(diǎn)，如抗干擾能力強(qiáng)、系統(tǒng)穩(wěn)定性強(qiáng)等，但也存在著一些問題，如由于信道傳遞函數(shù)的非理想性、時(shí)變性和傳輸碼元之間存在互相干擾等原因，使得信道接收端抽樣值總是存在碼間串?dāng)_，導(dǎo)致系統(tǒng)誤差率高，判別能力下降等。為解決這些難題，提高數(shù)字通信通信系統(tǒng)性能，業(yè)界提出了信道均衡技術(shù)，用以克服數(shù)字通信系統(tǒng)中的碼間串?dāng)_，其中自適應(yīng)均衡技術(shù)，又稱盲均衡技術(shù)，具有自適應(yīng)能力強(qiáng)，不需要訓(xùn)練序列，信帶利用率高等優(yōu)點(diǎn)，成為通信技術(shù)研究的熱點(diǎn)，在通信系統(tǒng)中具有重要的作用。本書首先探索了盲均衡器設(shè)計(jì)的原理、技術(shù)方法，并開展了數(shù)值仿真分析，驗(yàn)證了常模盲均衡算法及幾種常見的改進(jìn)算法的性能指標(biāo)，從誤碼率、殘差等角度，分析了算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。其次在常模盲均衡算法的研究基礎(chǔ)上，將模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將模糊理論、補(bǔ)償算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的適應(yīng)性，容錯(cuò)性和穩(wěn)定性。主要研究基于模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法，并根據(jù)無線信道模型，對(duì)其仿真及應(yīng)用進(jìn)行分析和設(shè)計(jì)。主要介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法基礎(chǔ)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、分類及學(xué)習(xí)規(guī)則等作以簡(jiǎn)單描述，并簡(jiǎn)單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中主要的改進(jìn)方法；對(duì)數(shù)字信道均衡技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單描述，給出了均衡器的一般設(shè)計(jì)原理、分類并根據(jù)研究方向詳細(xì)介紹了盲均衡器的初步知識(shí)。在研究基礎(chǔ)理論的同時(shí)進(jìn)行了盲均衡算法仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)和框架結(jié)構(gòu)的搭建，并通過對(duì)常模代價(jià)函數(shù)、方形輪廓線算法和復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真分析，闡述了方形輪廓線算法及代價(jià)函數(shù)的改進(jìn)算法在復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡器中的應(yīng)用。著重介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法，分析了算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能，進(jìn)行了算法性能的仿真，并給出實(shí)際應(yīng)用過程中的注意事項(xiàng)。經(jīng)過分析得出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡器收斂速度快、平均誤差小、適合在高信噪比條件下工作。并根據(jù)4QAM調(diào)制信號(hào)經(jīng)無線信道模型傳輸后的輸出信號(hào)對(duì)其性能進(jìn)行了仿真評(píng)估。與常模盲均衡算法相比，基于模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法能夠顯著地提高系統(tǒng)收斂速度，降低剩余誤差和誤碼率。還詳細(xì)介紹了基于Sigmoid函數(shù)的變步長(zhǎng)算法。運(yùn)用Sigmoid函數(shù)控制步長(zhǎng)，從而顯著提高了基于模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法的收斂速度。*后，本文針對(duì)當(dāng)前工作對(duì)基于模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法研究提出了幾點(diǎn)意見。
	
	
	
   
	
	
	
作者簡(jiǎn)介

	

	
　　趙娟，女，副教授，荊楚理工學(xué)院電子與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè)教師，積極響應(yīng)、落實(shí)學(xué)校和學(xué)院的辦學(xué)方針、政策，致力于物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的長(zhǎng)足發(fā)展和建設(shè)。一直將“學(xué)高為師，身正為范”作為自己的座右銘，誠(chéng)懇待人，虛心學(xué)習(xí)。在工作中注重實(shí)干，樂于助人，強(qiáng)化實(shí)踐性教學(xué)，加強(qiáng)校企合作的教育教學(xué)改革示范區(qū)建設(shè)。積極投身教學(xué)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，作為參與人申報(bào)物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)教學(xué)團(tuán)隊(duì)、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和智慧農(nóng)業(yè)科研基地等。積極投身于學(xué)校轉(zhuǎn)型發(fā)展，作為參與人成功獲批并建設(shè)教育部—中興通訊ICT產(chǎn)教融合創(chuàng)新基地項(xiàng)目、湖北省荊楚卓越人才計(jì)劃項(xiàng)目，為物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的建設(shè)和發(fā)展奠定了較好的基礎(chǔ)。作為專職教師，主要從事通信與信息技術(shù)、電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)等方向的教學(xué)與科研工作。近年來主要承擔(dān)《通信原理》、《信號(hào)與系統(tǒng)》、《數(shù)字信號(hào)處理》、《數(shù)字電子技術(shù)》等專業(yè)課的教學(xué)工作，主持或主研各類科研項(xiàng)目共8項(xiàng)；主持或主研各類教研項(xiàng)目共10項(xiàng)； 教學(xué)質(zhì)量工程項(xiàng)目2項(xiàng)；以第一（通信）作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI收錄1篇、核心2篇、EI收錄5篇、獲得教育部中南地區(qū)高等學(xué)校電子電氣基礎(chǔ)課程教學(xué)研究會(huì)優(yōu)秀論文一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)各1篇；編寫教材五本；獲得發(fā)明專利2項(xiàng)、實(shí)用新型專利10項(xiàng)、外觀專利5項(xiàng)；獲得軟件著作權(quán)12個(gè)。注重大學(xué)生課外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的提高，指導(dǎo)各類大學(xué)生科技創(chuàng)新項(xiàng)目20項(xiàng)，指導(dǎo)在校大學(xué)生入駐創(chuàng)業(yè)園4個(gè)團(tuán)隊(duì)，指導(dǎo)學(xué)生參加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競(jìng)賽獲*三等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省級(jí)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，獲校優(yōu)質(zhì)課競(jìng)賽一等獎(jiǎng)1次、二等獎(jiǎng)2次。
	
	
	
	
	
	
圖書目錄

	

	
第1章緒論(1) 
1.1信道盲均衡技術(shù)的背景和意義(3) 
1.1.1基于高階統(tǒng)計(jì)量的算法(3) 
1.1.2基于二階統(tǒng)計(jì)量的算法(4) 
1.1.3基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲算法(4) 
1.2信道盲均衡技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀(6) 
1.2.1信道盲均衡技術(shù)國(guó)外研究情況簡(jiǎn)介(6) 
1.2.2信道盲均衡技術(shù)國(guó)內(nèi)研究情況簡(jiǎn)介(8) 
1.3基于常模盲均衡算法研究現(xiàn)狀(8) 
1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法研究現(xiàn)狀(9) 
1.5基于模糊理論的均衡算法研究現(xiàn)狀(10) 
1.6模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出與發(fā)展(10) 
1.7主要研究工作(11) 
第2章盲均衡與常模盲均衡理論(13) 
2.1盲均衡基本理論(13) 
2.1.1均衡器的基本原理(14) 
2.1.2盲均衡器的均衡準(zhǔn)則(15) 
2.1.3盲均衡算法的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)(16) 
2.2常模盲均衡器設(shè)計(jì)(16) 
2.3常模盲均衡算法更新公式及代價(jià)函數(shù)(17) 
2.3.1代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)(18) 
2.3.2更新公式(19) 
2.4仿真信號(hào)源(19) 
2.4.1QAM調(diào)制技術(shù)(19) 
2.4.2Matlab軟件的信號(hào)仿真命令(20) 
2.4.3基于Matlab的QAM信號(hào)仿真(21) 
2.5常模盲均衡算法性能評(píng)估(22) 
2.5.1常模盲均衡算法均方誤差性能仿真(23) 
2.5.2步長(zhǎng)對(duì)常模盲均衡器收斂速度的影響(23) 
2.5.3常模盲均衡算法誤碼性能仿真(25) 
2.6小結(jié)(26) 
第3章變步長(zhǎng)常模盲均衡算法(27) 
3.1基于箕舌線函數(shù)的變步長(zhǎng)算法(27) 
3.2基于變步長(zhǎng)的常模盲均衡算法性能仿真(28) 
3.3小結(jié)(30) 
第4章改進(jìn)變步長(zhǎng)常模盲均衡算法(31) 
4.1常模盲均衡算法(31) 
4.2變步長(zhǎng)常模盲均衡算法改進(jìn)算法(32) 
4.2.1算法提出的原因(32) 
4.2.2一維約束優(yōu)化算法(32) 
4.2.3基于*優(yōu)控制步長(zhǎng)的常模盲均衡算法(33) 
4.3仿真分析與應(yīng)用(33) 
4.4小結(jié)(34) 
第5章動(dòng)量常模盲均衡算法(35) 
5.1動(dòng)量常模盲均衡算法基礎(chǔ)(35) 
5.1.1動(dòng)量*小均方誤差算法(35) 
5.1.2動(dòng)量常模盲均衡算法性能仿真(36) 
5.2變動(dòng)量因子常模盲均衡算法(37) 
5.2.1變動(dòng)量因子(37) 
5.2.2算法性能仿真(38) 
5.3基于統(tǒng)計(jì)動(dòng)量因子的常模盲均衡算法(40) 
5.3.1變動(dòng)量因子算法(40) 
5.3.2算法性能仿真(41) 
5.4小結(jié)(42) 
第6章變步長(zhǎng)動(dòng)量常模盲均衡算法(43) 
6.1變步長(zhǎng)動(dòng)量常模盲均衡算法基礎(chǔ)(43) 
6.2算法性能仿真(43) 
6.3小結(jié)(46) 
第7章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡基礎(chǔ)知識(shí)(48) 
7.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)(48) 
7.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展(48) 
7.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成與基本屬性(49) 
7.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法(49) 
7.1.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)算法(49) 
7.1.5基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算方式的改進(jìn)(50) 
7.2盲均衡技術(shù)的基本理論(51) 
7.2.1信道均衡初步(51) 
7.2.2均衡器提出原理(51) 
7.2.3均衡器工作過程(52) 
7.2.4均衡器均衡效果評(píng)價(jià)(53) 
7.2.5均衡器分類(53) 
7.2.6盲均衡算法分類(54) 
7.2.7盲均衡器系數(shù)更新算法(54) 
第8章基于CFNN的盲均衡算法(56) 
8.1CFNN盲均衡算法的基本原理(56) 
8.2CFNN盲均衡模型(56) 
8.3CFNN盲均衡算法(58) 
8.4基于常模盲均衡算法的盲均衡器設(shè)計(jì)(58) 
8.4.1誤差信號(hào)(59) 
8.4.2抽頭系數(shù)更新(60) 
8.4.3基于CFNN的盲均衡器的實(shí)現(xiàn)(61) 
8.5算法性能評(píng)價(jià)(65) 
8.6小結(jié)(67) 
第9章基于變步長(zhǎng)CFNN盲均衡算法(68) 
9.1基于sigmoid函數(shù)的變步長(zhǎng)算法(68) 
9.1.1算法性能分析(68) 
9.1.2參數(shù)選擇(69) 
9.2算法性能評(píng)價(jià)(70) 
9.3小結(jié)(72) 
第10章基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法應(yīng)用研究(73) 
10.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法基礎(chǔ)(73) 
10.2性能仿真及應(yīng)用研究(75) 
10.3算法性能仿真(75) 
10.4實(shí)際應(yīng)用過程中的注意事項(xiàng)(76) 
10.5小結(jié)(77) 
第11章一種通信系統(tǒng)盲均衡算法仿真平臺(tái)(78) 
11.1通信系統(tǒng)盲均衡算法概述(78) 
11.1.1常見盲均衡算法(78) 
11.1.2盲均衡算法仿真研究一般化過程(79) 
11.2盲均衡算法仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(80) 
11.2.1功能設(shè)計(jì)(80) 
11.2.2框架結(jié)構(gòu)(80) 
11.3小結(jié)(83) 
第12章基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡器設(shè)計(jì)(84) 
12.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法研究(84) 
12.1.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法復(fù)雜度(85) 
12.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)算法應(yīng)用價(jià)值評(píng)估(86) 
12.1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)(88) 
12.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡器設(shè)計(jì)基礎(chǔ)(89) 
12.3小結(jié)(91) 
第13章方形輪廓線算法在復(fù)值BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡器中的應(yīng)用研究(92) 
13.1基本理論與算法(92) 
13.1.1常模代價(jià)函數(shù)(92) 
13.1.2方形輪廓線算法(93) 
13.1.3復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(93) 
13.2算法性能仿真分析(95) 
13.3小結(jié)(96) 
第14章代價(jià)函數(shù)及其在盲均衡器設(shè)計(jì)中的應(yīng)用(98) 
14.1代價(jià)函數(shù)的性質(zhì)與改進(jìn)算法(98) 
14.1.1代價(jià)函數(shù)的性質(zhì)(99) 
14.1.2幾種常見的代價(jià)函數(shù)(99) 
14.1.3組合改進(jìn)代價(jià)函數(shù)(100) 
14.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡器代價(jià)函數(shù)的選用(101) 
14.2.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法(101) 
14.2.2常模盲均衡算法CMA(p，q)中p值的選用(102) 
14.2.3組合改進(jìn)型代價(jià)函數(shù)的選用(102) 
14.3小結(jié)(105) 
第15章基于可調(diào)激活函數(shù)的復(fù)值BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡技術(shù)研究(106) 
15.1引言(106) 
15.2新型盲均衡器的模型和算法(107) 
15.3模擬和討論(111) 
15.3.1仿真設(shè)置(111) 
15.3.2結(jié)果與討論(112) 
15.4小結(jié)(113) 
第16章基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù)及其在盲均衡器設(shè)計(jì)中的應(yīng)用(114) 
16.1引言(114) 
16.2基本理論(114) 
16.3代價(jià)函數(shù)的性質(zhì)(114) 
16.4一些代價(jià)函數(shù)(115) 
16.4.1模擬和討論(116) 
16.4.2以CMA(p，2)表示的p值(116) 
16.4.3改進(jìn)代價(jià)函數(shù)的模擬(116) 
16.5小結(jié)(117) 
第17章總結(jié)與展望(118) 
17.1本研究所做的工作(118) 
17.2進(jìn)一步研究展望(120) 
附錄A“通信系統(tǒng)盲均衡算法仿真平臺(tái)”軟件開發(fā)說明文檔(121) 
A.1軟件開發(fā)說明(121) 
A.2通信系統(tǒng)盲均衡算法仿真平臺(tái)框架(122) 
A.3通信系統(tǒng)盲均衡算法仿真平臺(tái)軟件擴(kuò)展(132) 
參考文獻(xiàn)(144) 
致謝(158)
	
	

	

    
       
    
	
	

   

   

   

    
   

   
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