基于非线性VoLTE信道的复数神经多项式盲均衡算法提升性能

本文主要探讨了一种创新的基于非线性VoLTE信道的复数神经多项式盲均衡算法（FNN-CNP-CMA），针对传统的常模算法在盲均衡中的局限性，如收敛速度慢和均方误差较大等问题。传统的神经网络模型由于参数众多且复杂度较高，往往难以在实时性和性能上取得理想平衡。作者提出的新算法旨在解决这些问题。 FNN-CNP-CMA算法的核心是融合了单层神经网络和非线性处理器的复数神经多项式，这种结构设计使得算法模块简化，降低了复杂度。其关键组件是模糊神经网络（FNN）设计的模糊规则控制器，这个控制器通过模糊逻辑来优化步长控制，显著提高了算法的精确性和稳定性。模糊规则允许算法对复杂的信道特性进行自适应调整，增强了对非线性VoLTE信道的处理能力。 实验部分通过仿真实验验证了FNN-CNP-CMA算法的有效性。结果显示，相较于传统方法，该算法在收敛速度、均方误差方面有显著提升，能够在保持低复杂度的同时，实现高效、精确的盲均衡。这不仅有利于减少系统能耗，也有助于提高通信系统的整体性能，对于VoLTE等高速移动通信网络具有重要的实际应用价值。 总结来说，这篇研究论文引入了一种创新的算法策略，通过结合模糊神经网络和复数神经多项式，成功地改进了VoLTE信道的盲均衡性能。这对于优化无线通信系统的稳定性和效率，特别是在实时性和准确性要求较高的应用场景中，具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何将这种算法扩展到其他类型的无线通信信道或更复杂的信号处理任务中。