文档介绍：基于模糊控制的盲均衡算法的研究摘要输率的缺陷,成为目前数字通信和信号与信息处理领域的热点研究课间相互制约。对于动量项盲均衡算法,在权值更新过程中能有效地抑会产生较大的稳态剩余误差,导致误码率增大。而模糊控制作为智能控制的一个分支,近年来在许多实际控制问题中得到了广泛应用,尤盲均衡技术能够仅利用接收信号的统计特性对信道特性进行均衡,克服了传统自适应均衡技术需要训练序列、降低系统有效信息传题之一。在盲均衡算法中,迭代步长选择至关重要。若迭代步长选择太小,则迭代速度较慢,但收敛后稳态剩余误差较小;若太大,虽收敛速度加快,但容易在收敛点附近产生振荡。因此,收敛精度和收敛速度之制算法陷入局部极小,加快盲均衡过程的收敛速度。但在算法中,固定动量项盲均衡算法不能实时地调节动量项的大小,当算法收敛后,其是可以对具有强烈非线性、不确定性、甚至根本无法建立精确数学模型的系统进行有效而精确的控制。本文引入模糊控制器控制盲均衡算法中的迭代步长和动量项,对加快收敛速度、提高收敛精度具有重要的理论意义和实用价值。本文所做的主要工作如下:蛞8攀隽讼钟忻ぞ馑惴ǖ母髦质迪址椒ḿ捌浞⒄苟分析了其特点和不足。同时,阐述了模糊控制原理在盲均衡算法中的太原理工大学硕士研究生学位论文
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几种可行的应用方式。攵源澈隳K惴选择较大的迭代步长时,收敛速度较快,均方误差较大:采用较小的迭代步长时,收敛精度较高,但以牺牲收敛速度为代价。为解决收敛速度与收敛精度这一对矛盾,提出了三种模糊控制器,分别控制盲均衡算法的步长因子。利用经验知识从刑崛⌒畔⒍訡算法的迭代步长进行控制,推导出了算法的迭代公式。经计算机仿真表明,这三种算法与传统恒模算法相比,收敛性能明显改善。治隽硕肯钋袄∩窬缑ぞ馑惴ㄖ卸肯疃运惴ㄐ阅的影响,在算法迭代过程中,改变动量项可以有效地加快收敛、降低稳态剩余误差、减小误码率。因此提出了模糊控制器、模糊自适应控制器、自适应神经模糊推理系统三种控制器用于控制盲均衡算法中的动量项。仿真结果表明,这三种算法与动量项前馈神经网络盲均衡算法相比,收敛速度提高,稳态剩余误差和误码率减小。关键词:盲均衡,模糊控制,步长,动量项,代价函数,隶属函数珻太原理工大学硕士研究生学位论文
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型錾签名:丛盈导师签名:爨至至玺关于学位论文使用权的说明日期:::①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文:③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内声本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外。本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体。均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定。其容C苎宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑明
第一章绪论研究模糊控制的盲均衡算法的意义随着信息技术的发展,数字通信系统以其抗噪性能好、低误码率等特点正在逐步取代模拟网络,建立综合业务数字网。但是数字信息在传输过程中,由于信道的经常性衰落、多径传播等的影响,会产生码间串扰,使得接收端难以正确解调S尚诺酪鸬穆爰浯牛ǔ?梢圆捎镁獾陌旆ň勒Cぞ饧际跏且恢新兴的自适应均衡技术,有效克服了传统自适应均衡的缺点,能够不借助训练序列,而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡,其设计的目的是使均衡后输出序列的统计量逼近输入序列的统计量。数字系统传输过程中,存在码问串扰、多用户干扰、有色噪声干扰等诸多问题,严重影响通信质量。由于衰落信道是随机、时变的,故需要均衡器能够自适应地跟踪信道的时变特性。自适应均衡可以分为传统的有训练序列的自适应均筑和盲均衡两类【俊4车挠醒盗沸蛄械男诺谰饧际跏窃诜⑸浠⑺陀杏眯藕胖先发送接收端已知的训练序列,对均衡器进行训练。当训练结束时,均衡器的调整达到收敛。训练结束后,用判决信号代替训练信号,使均衡器的调整得以继续进行。可有效消除码问串扰和噪声,减小误码率,对实现高质量的通信非常重要。在实际应用中这种传统的自适应均衡技术存在一定的局限性:谖尴咄ㄐ胖校德首试词怯邢薜模⑺脱盗沸蛄谢嵴加谜Mㄐ诺有效带宽,这从一定程度上影响了通信效率。孀趴蒲Ъ际醯姆⒄梗ㄐ诺母拍钜巡唤鼋鼍窒抻谌嗣堑娜粘I睿而是扩展到