一种基于堆栈自编码器的水声信道均衡算法

论文摘要

深度学习技术在图像处理、机器视觉等领域的应用取得了显著成效。基于此,对基于深度学习技术的水声信道均衡算法进行研究,提出了基于堆栈自编码器的水声信道均衡算法。该算法将堆栈自编码器作为均衡器,采用"类贪婪法"进行逐层训练,然后反向微调整个深度网络。水声信道仿真结果表明,与常数模算法（Constant Modulus Algorithm,CMA）和基于RBF神经网络的均衡算法（Equalization Algorithm based on RBF,REA）相比,基于自编码器的均衡算法（Equalization Algorithm based on Auto-encoders,AEA）和基于堆栈自编码器的均衡算法（Equalization Algorithm based on Stacked Auto-encoders,SAEA）都表现出更好的均衡性能,其中堆栈自编码器算法表现最优。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于堆栈自编码器的水声信道均衡算法
•   1.1 自编码器
•   1.2 堆栈自编码器
•   1.3 信号变换
•   1.4 算法描述
• 2 计算机仿真与性能分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘振兴,陈震

关键词: 水声信道,堆栈自编码器,均衡器,信号变换

来源: 通信技术 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 电信技术,自动化技术

单位: 泰州职业技术学院信息技术学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

基金: 国家自然科学基金(No.61875089),江苏省大学生创新创业训练项目(No.201912106019Y,No.201612106014X)~~

分类号: TN929.3;TP18

页码: 2605-2610

总页数: 6

文件大小: 3393K

下载量: 85