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多小波模糊神经网络盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统恒模算法(CMA)采用固定步长造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法(MWT-FNN-BEA).该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好地解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。 相似文献
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基于最小互信息算法的跳频信号接收方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对增大发射功率和自适应天线对于跳频系统抑制调频噪声干扰的局限,采用盲源分离理论,提出了基于最小互信息算法的跳频信号接收方法。该方法首先在射频利用盲源分离算法——最小互信息算法将跳频信号与噪声调频干扰分离开,然后对分离得到的跳频信号进行解跳,从而得到发射的信号。由计算机仿真表明,在相同的干扰强度下,与传统的接收方法相比,提出的接收方法具有更低的误码率和更强的抗干扰能力。 相似文献
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基于快速近似联合对角化的谐波发射水平评估方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于快速近似联合对角化(FAJD)估计系统谐波阻抗及计算谐波发射水平的新方法。在直角坐标下,根据谐波诺顿等效电路的基本原理,推导得出公共连接点处谐波电压和电流与系统和用户侧谐波电流源的关系。考虑两侧谐波电流源相互独立的基本条件,利用FAJD方法求得解混矩阵并分离出两侧谐波电流源分量,采用最小二乘法求得混合系数矩阵,对比基本电路方程求得系统侧谐波阻抗的实部和虚部,进而评估谐波发射水平。该方法以公共连接点测量的谐波电压和电流信息为基础,无需先验数据匹配也不要求目标观测矩阵为正交矩阵,因此无需预白化处理,避免引入不必要的误差,具有更高的分离精度和更强的抗背景谐波干扰能力。最后,通过仿真对比分析与实测数据验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献