神经网络均衡器在小波包多载波扩频系统中的应用

"基于神经网络均衡器的小波包多载波扩频系统" 本文主要探讨了一种在多径衰落信道环境下，采用神经网络均衡器优化的小波包多载波扩频系统（NNE-WPSS）。系统利用了复径向基函数神经网络均衡器（CRBF）来有效抑制码间干扰（ISI），该干扰主要由多径衰落信道引起。此外，系统还结合最大似然算法进行解调后的码元检测，以提高信号的准确性和传输性能。 1. **小波包多载波扩频系统（WPSS）**： 小波包多载波扩频系统是一种结合了小波变换和多载波扩频技术的通信方式。小波包变换提供了一种灵活的时频分析手段，能适应非平稳信号的处理，而多载波则通过将信号分散到多个子载波上，降低了信道选择性衰落的影响。 2. **神经网络均衡器（NNE）**： 基于神经网络的均衡器，尤其是复径向基函数神经网络均衡器（CRBF），是用于校正信道失真的一种方法。CRBF神经网络利用最小均方误差（LMS）算法进行训练，可以在线学习并调整其权重，以适应不断变化的信道条件，有效地减少ISI。 3. **最小均方误差算法（LMS）**： LMS算法是一种在线学习算法，适用于自适应滤波器，它通过连续更新滤波器的权重，最小化输入信号与滤波器输出之间的均方误差，从而实现对信道的自适应均衡。 4. **复径向基函数（CRBF）**： 复径向基函数是神经网络中的一个激活函数类型，它可以产生复杂的非线性决策边界，对于处理复数信号和信道特性特别有用。 5. **最大似然算法**： 在解调过程中，最大似然算法用于确定最可能的数据序列，即使在噪声环境下也能最大化接收信号与发送信号之间的相似度，从而提高解调的准确性。 6. **多径衰落信道**： 在无线通信中，多径衰落信道是指信号通过不同路径到达接收端，导致信号幅度和相位的变化，造成ISI和频率选择性衰落。 7. **正交频分复用（OFDM）比较**： 文章通过仿真对比，证明NNE-WPSS在多径衰落信道和白高斯噪声下的性能优于传统的OFDM系统，表明神经网络均衡器的引入能够显著提升系统性能。 8. **迫零均衡器（ZFE）比较**： 迫零均衡器是一种简单的均衡策略，试图消除所有符号间的干扰，但可能会引入新的失真。文中提到的CRBF神经网络均衡器在性能上优于ZFE，显示了其更优的适应性和抗干扰能力。 这项工作创新性地将神经网络应用于小波包多载波扩频系统，通过精确的信道校正和高效的解调策略，提高了系统的传输效率和鲁棒性，尤其在恶劣的无线通信环境中表现突出。这一研究对于无线通信系统的设计和优化具有重要的理论与实践价值。