復數(shù)神經多項式盲均衡算法
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標簽：均衡算法(8887)
針對傳統(tǒng)常模算法收斂速度慢、均方誤差大以及傳統(tǒng)神經網絡參數(shù)多、復雜度高的問題，提出了基于非線性Volterra信道的復數(shù)神經多項式盲均衡算法（Fuzzy neural networkcomplex valued neural polynomial-constant modulus algorithm，F(xiàn)NN-CNP-CMA）。該算法包含單層神經網絡和非線性處理器的復數(shù)神經多項式，模塊結構簡單、復雜度低。由模糊神經網絡（FuzzV neural network，F(xiàn)NN）設計的模糊規(guī)則控制器能有效提高步長的控制精度。仿真實驗結果表明，該算法系統(tǒng)結構簡單、復雜度低、收斂速度快且穩(wěn)態(tài)誤差小，較好地解決了收斂速度與均方誤差之間存在的矛盾。
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