基于卡尔曼滤波的极限学习机在线盲均衡算法

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...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 43; no. 3; pp. 623 - 630
Main Authors 杨凌, 程丽, 韩琴, 赵傲男
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州大学信息科学与工程学院,甘肃兰州730000 01.03.2021
Subjects
预测方法
盲均衡
卡尔曼滤波
复数型极限学习机
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2021.03.04

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Summary: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.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2021.03.04