频率分集多小波神经网络盲均衡算法.pdf

【频率分集多小波神经网络盲均衡算法】是一种针对通信信道中多径衰落影响的优化技术，尤其在水声通信领域有着显著的应用。该算法基于神经网络的非线性和模式分类特性，旨在消除码间干扰(ISI)，提高通信质量。 传统的前馈神经网络（BP神经网络）虽然具有自学能力和非线性映射功能，但其收敛速度较慢。为解决这一问题，该算法结合了多小波变换和频率分集技术。多小波变换因其对称、正交和有限支撑的特性，可以有效地降低计算误差并提高稳态性能。同时，通过采用具有奇对称特性的误差函数，可以进一步减小算法的稳态误差，加速收敛过程。 算法的工作流程如下： 1. 通过平衡正交多小波变换对输入信号进行分解，得到低通系数和高通系数的矩阵，这有助于减少边界效应并形成规则的稀疏矩阵。 2. 将分解后的向量作为神经网络的输入信号，进入神经网络的隐含层，通过权值调整和非线性激活函数实现信息处理。 3. 使用梯度下降法更新网络的权重，以最小化误差函数，从而实现盲均衡的目标，即自动调整以抵消信道影响。 4. 频率分集技术的应用则可以增加信号的多样性，降低多径衰落对通信质量的影响，进一步提升算法的性能。 仿真实验在水声信道中展示了频率分集多小波神经网络盲均衡算法的高效性，证明了其具有快速收敛和小稳态误差的特点。该算法对于提高水声通信系统的抗干扰能力和通信质量具有重要意义，是解决多径效应和有限带宽问题的有效工具。 该研究结合了多小波变换的优良特性，频率分集的抗衰落能力，以及神经网络的学习和自适应能力，为通信领域的信号处理提供了一种创新方法。对于从事通信工程、信号处理和机器学习领域的研究人员，理解并应用此类算法可以提升系统性能，特别是在复杂信道环境下的通信系统设计。