| GFDM中基于高階長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)均衡器 | |
| 所屬分類：解決方案 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>739 K | |
| 標(biāo)簽： 廣義頻分復(fù)用技術(shù) 長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：在廣義頻分復(fù)用系統(tǒng)(GFDM)中，為解決5G網(wǎng)絡(luò)下車載移動通信在Sub-6 GHz頻段信道中信號嚴(yán)重失真的問題，提出一種基于高階長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HO-LSTM)結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)均衡器。HO-LSTM自適應(yīng)均衡器在傳統(tǒng)高階前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HO-FNN)的基礎(chǔ)上，采用復(fù)雜度更低的廣義記憶多項(xiàng)式模型(GMP)代替Volterra模型，并引入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其更適用于復(fù)雜非線性模型的預(yù)測。結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)HO-FNN均衡器和LSTM均衡器，所提出的HO-LSTM均衡器的均衡效果顯著提升，系統(tǒng)性能也得到進(jìn)一步改善。 | |
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