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提出了适用于复值信号的前馈神经网络盲均衡算法,并针对传统常模盲均衡算法不具备相位修正能力的缺点,对代价函数进行了改进,提出了基于前馈神经网络的修正常模盲均衡算法,同时针对算法起伏性大、收敛速度慢的问题,利用判决正方形方法进行了改进．仿真结果表明,在高阶QAM通信系统中,新的神经网络盲均衡算法不仅能够进行相位偏差的自修正,同时在算法的收敛能力、收敛速度以及稳健性方面都较传统神经网络常模算法更有优势． 相似文献
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