新型神经Chebyshev正交多项式自适应均衡器及其性能比较

本文主要探讨了一种创新的非线性均衡技术——神经Chebyshev正交多项式自适应均衡器。这项工作发表于2005年4月的《西南交通大学学报》，由邓晓红和张家树两位作者共同完成，他们分别来自西南交通大学科学研究处和计算机与通信工程学院。 该均衡器的核心结构是将一个非线性神经自适应滤波器与一个Chebyshev正交多项式滤波器串联起来。Chebyshev正交多项式是一种特殊的数学工具，它在信号处理中被用于优化滤波器设计，提供更好的频率响应特性。神经自适应滤波器则是利用神经网络的自学习能力，能够动态调整其内部参数以适应信道条件的变化，实现对信号的高效均衡。 文章采用了最陡下降法作为自适应算法的基础，这是一种常用的优化方法，通过迭代更新滤波器系数，使得系统的性能逐渐逼近最优状态。这种方法在保证收敛速度的同时，也保证了算法的稳定性。 在实验部分，研究者对比了神经Chebyshev正交多项式均衡器与传统的神经自适应均衡器以及二阶Volterra均衡器在不同信道条件下的性能。结果显示，在线性信道中，新提出的均衡器具有更低的均方误差（MSE），显示出更好的线性性能。而在非线性信道中，尽管其结构相对简单，但其性能却接近于使用BP算法训练的三层神经网络，这证明了其强大的非线性处理能力。 关键词如"信道均衡"、"自适应算法"、"Chebyshev正交多项式"和"神经自适应滤波器"都揭示了论文的核心关注点，即如何结合这两种技术优势，提升信道通信的稳定性和效率。这篇论文对于理解和应用非线性信号处理技术，特别是在无线通信领域，具有重要的理论价值和实际意义。