一种改进的递归神经网络盲均衡算法 (2007年)

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。