Neural network based nonlinear blind equalization schmes for high order M-ary QAM signals.
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
تناقش هذه الرسالة بعض الأساليب لتحسين نظم المعادلة العمياء الموجهة باستخدام الشبكات العصبية . في البداية : تم اشتقاق خوارزمية الانتشار الخلفي المركب لخوارزمية المقياس الثابت المعدل ثنائي الكيفية ، ولجعلها تعمل مع بنية الشبكات العصبية تم تقديم معامل الكسب لتفادي القيم الصغرى المحلية . كما تم اقتراح نظام ثنائي الكيفية ، والذي يمكنه التحويل من الكيفية العمياء إلى الكيفية الموجهة دون الحاجة إلى معامل الكسب . كما تم مناقشة بعض الخوارزميات المعـادلة العـمياء الموجهة الجديدة . ثانياً : تم اقتراح خوارزمية قف واذهب متكيفة لإعطاء قدرة تعقب أفضل . ثالثاً : تم اقتراح فكرة استخدام دالتي تفعيل متتاليتين في العصب الخارجي من أجل الحصول على ارتباط أفضل بين الجزء الحقيقي ، والجزء الخيالي من البيانات الخارجة ، وأيضاً للحصول على متوسط مربع خطأ أقل في الحالة المستقرة . رابعاً : تم تكييف الطبقية الغير خطية لدالة التفعيل ، وذلك بناء على طاقة الخطأ لإعطاء تقارب سريع ، وتحسين الاتزان . أخيراً تم اشتقاق نظام قف واذهب الموجهة المعتمد على أقل مربع تكراري لنية الملاحظ المتعدد الطبقات ذو القيمة المركبة . ولقد أظهرت النظم المقترحة نتائج ممتازة بمحاكاتها على قنوات ذو قيمة مركبة لنبضات M-ary QAM .