基于卡尔曼滤波的极限学习机在线盲均衡算法 - 杨凌; 程丽; 韩琴; 赵傲男 (系统工程与电子技术, 2021)
TN927+.2%TN911.7; 针对正交振幅调制(quadrature amplitude modulation,QAM)信号,在预测方法的盲均衡框架下,基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)提出了一种新的神经网络在线盲均衡算法.采用复数型极限学习机(complex extreme learning machine,C-ELM)作为非线性预测滤波器(prediction filter,PF),用KF 实时更新C-ELM 的输出权值以使预测误差达到最小,再通过自动增益装置调整信号的幅度变化,最后引入相位调整因子纠正信号的相位旋转.仿真结果表明,所提算法实现了良好的实时均衡效果,具有较快的收敛速率和较小的稳态均方误差,不仅适用于方形,同时也适用于十字形QAM信号的盲均衡.