文档介绍：上海交通大学硕士学位论文摘要
基于免疫机制径向基网络的 OFDM 动态信道均衡技术
摘要
在无线通信系统中,对无线信道进行有效地动态估计,跟踪和均衡
一直是通信信号处理的研究热点和难点。本文提出了借鉴免疫机制动态
训练径向基(RBF)神经网络的算法,以解决 OFDM 无线通信系统中的动态
信道均衡问题。
无线信道具有非线性,动态时变等特点。因此具有强大非线性处理
能力的 RBF 神经网络相比常规线性信道估计算法可以达到更高精度;另
一方面,自然免疫系统所具有的多样性、自组织、自适应、分布式并行
处理、鲁棒性等特点,使其能够快速而有效地应对病原体的入侵(外界环
境变化),从而为如何应对动态变化环境的问题提供了大量借鉴。
本文首先将人体免疫系统特性与 RBF 网络的对应联系作了深入分析,
提出借鉴了多种免疫机制后,具有在线局部调节能力的 RBF 神经网络动
态训练算法,并将其成功应用于 OFDM 接收机信道均衡系统,提高了性能;
在此基础上,本文又通过进一步深入研究无线信道特性,提出了专
门针对 OFDM 接收机的硬件可实现的免疫机制 RBF 网络结构,该结构在保
证原先免疫 RBF 算法性能的基础上大大降低了计算复杂度,并且可以有
效仿止 RBF 网络训练过拟合;
此外,本文还提出了一种正则化递归最小二乘算法用以在线更新 RBF
网络权值,可以极低的计算量得到网络权值在最小均方误差下的最优解,
完成对高速变化动态环境的实时跟踪。
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上海交通大学硕士学位论文摘要
仿真结果表明,我们的算法相比传统线性算法,精度大大提高;而
相比通常的非线性算法(遗传进化算法)有更快的计算速度,使得该算法
的硬件实现成为可能,达到了算法性能和速度的最佳平衡点。
由此,我们提出的免疫机制 RBF 网络训练算法在具备很高精度的同
时又能够高速实现,完全可以胜任快速变化的非线性无线通信环境中进
行信道估计,跟踪和均衡的任务。
关键词:OFDM 系统,信道跟踪,免疫算法,径向基函数,动态算法
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上海交通大学硕士学位论文 ABSTRACT
DYNAMIC CHANNEL EQUALIZATION IN OFDM SYSTEM BASED
ON IMMUNE-ASSISTED RADIAL BASIS WORKS
ABSTRACT
The effective channel estimation, tracking and equalization in wireless
systems have always been hot and tough topics in the munication
signal processing area. In this paper, we propose an immune-assisted dynamic
training algorithm for radial basis works so as to deal with the
channel equalization problem in OFDM systems.
The wireless channel has special characteristics, ., nonlinearity,
dynamic, time-varying, etc. Therefore, the works, which have strong
nonlinear processing abilities, can perform much better parison with
linear channel equalization methods; On the other hand, the immune systems
have characteristics such as multi-variance, anizing, self-adaptive,
distributed processing, robust, etc, so that they are enabled to deal with
dynamically changing environments.
The major contribution in this paper is summarized as follows:
A deepened exploration is done on the relationship bet