论文研究一种新的CMA神经网络均衡器.pdf

在数字通信中，接收信号通常会受到码间干扰的影响。采用盲均衡技术可以消除码间干扰，常模算法（CMA）是应用较广泛的盲均衡算法。因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢，剩余误差大的缺点，提出了一种新的基于神经网络的CMA盲均衡器。通过很少的训练序列使网络收敛，再转入盲均衡算法。实验仿真表明，无论是在线性信道还是非线性信道，该均衡器的剩余误差都比普通CMA均衡器较小，收敛速度也较快。