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基于压缩感知追踪算法的低计算量分组稀疏均衡方案
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作者 刘佳宁 牛安东 +1 位作者 苗硕 李英善 《电讯技术》 北大核心 2024年第2期207-214,共8页
在广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)系统中,为了应对复杂的信道带来的符号间干扰,基于信道的稀疏特性,使用广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial,GMP)模型对均衡器输入信号进行非线性建模,进... 在广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)系统中,为了应对复杂的信道带来的符号间干扰,基于信道的稀疏特性,使用广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial,GMP)模型对均衡器输入信号进行非线性建模,进而提出了一种基于压缩感知追踪算法和分组数据模式的低计算量分组稀疏均衡方案。该方案中,为了适应复杂变化的信道,均衡过程中采用了分组数据模式,此外,利用分块矩阵求逆的原理,摒弃了复杂的矩阵求逆运算,在每步的循环中使用矩阵乘法进行迭代计算的方式对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法及双正交匹配追踪(Double OMP,DOMP)算法进行了改进。仿真结果表明,此分组数据模式有效地改善了均衡效果,同时提出的改进算法在保证误符号率性能的前提下明显地降低了计算量,提升了运算速度。 展开更多
关键词 广义频分复用(GFDM) 广义记忆多项式(gmp) 压缩感知 分组数据模式 稀疏均衡
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基于分段线性函数的功放模型及数字预失真应用 被引量:3
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作者 贾冰 赵宇 +2 位作者 刘开华 马永涛 刘彦北 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期2043-2048,共6页
为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于... 为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于分段阈值的存在,该模型的适用性和稳定性均有所提高。把功放模型应用于数字预失真结构中的实验结果表明:与广义记忆多项式模型相比,分段线性函数模型所需系数要少40%,邻信道功率比提高约1dB,归一化均方误差提高约8dB,因此该模型在数字预失真方面具有较好的效果。 展开更多
关键词 功率放大器 数字预失真 广义记忆多项式 分段线性函数
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GFDM中基于高阶长短时记忆神经网络的自适应均衡器
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作者 牛安东 苗硕 +1 位作者 刘佳宁 李英善 《电子技术应用》 2022年第8期95-100,共6页
在广义频分复用系统(GFDM)中,为解决5G网络下车载移动通信在Sub-6 GHz频段信道中信号严重失真的问题,提出一种基于高阶长短时记忆神经网络(HO-LSTM)结构的自适应均衡器。HO-LSTM自适应均衡器在传统高阶前馈神经网络(HO-FNN)的基础上,采... 在广义频分复用系统(GFDM)中,为解决5G网络下车载移动通信在Sub-6 GHz频段信道中信号严重失真的问题,提出一种基于高阶长短时记忆神经网络(HO-LSTM)结构的自适应均衡器。HO-LSTM自适应均衡器在传统高阶前馈神经网络(HO-FNN)的基础上,采用复杂度更低的广义记忆多项式模型(GMP)代替Volterra模型,并引入LSTM神经网络使其更适用于复杂非线性模型的预测。结果表明,相比于传统HO-FNN均衡器和LSTM均衡器,所提出的HO-LSTM均衡器的均衡效果显著提升,系统性能也得到进一步改善。 展开更多
关键词 广义频分复用技术 长短时记忆神经网络 高阶神经网络 广义记忆多项式
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