基于BP神经网络的盲均衡器设计

资 源 简 介

基于BP神经网络的盲均衡器设计

详 情 说 明

在通信系统中，信号经过信道传输时常常会受到码间干扰和噪声的影响。盲均衡技术无需训练序列，仅依靠接收信号自身特性就能有效抑制干扰，而结合BP神经网络的盲均衡器展现出独特优势。

BP神经网络通过反向传播算法自适应调整权值，其多层结构能够逼近复杂的非线性信道特性。在网络设计时，输入层通常接收采样信号，隐藏层进行非线性特征提取，输出层则还原原始信号。网络通过不断计算输出误差并反向调整神经元连接权值，最终实现均衡目的。

这种方法的亮点在于：首先，神经网络强大的学习能力使其能跟踪时变信道特性；其次，相比传统均衡算法，BP网络通过分布式存储权值参数，对突发干扰具有更好的鲁棒性；最后，经过充分训练的均衡器可使系统残差和误码率显著降低。实际应用中需要注意网络结构的优化设计，包括隐层节点数的选择、激活函数的配置以及学习率的调整策略，这些因素直接影响均衡器的收敛速度和稳态性能。