[1]尤肖虎.最小错误率信道均衡与k-最近邻及神经网实现[J].东南大学学报(自然科学版),1990,20(4):1-10.[doi:10.3969/j.issn.1001-0505.1990.04.001]
 You Xiaohu.On Minimum-Error-Probability Channel Equalization and Its Realizations Using k-Nearest Neighbor Rule and Neural Nets[J].Journal of Southeast University (Natural Science Edition),1990,20(4):1-10.[doi:10.3969/j.issn.1001-0505.1990.04.001]
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最小错误率信道均衡与k-最近邻及神经网实现()
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《东南大学学报(自然科学版)》[ISSN:1001-0505/CN:32-1178/N]

卷:
20
期数:
1990年第4期
页码:
1-10
栏目:
本刊信息
出版日期:
1990-07-20

文章信息/Info

Title:
On Minimum-Error-Probability Channel Equalization and Its Realizations Using k-Nearest Neighbor Rule and Neural Nets
作者:
尤肖虎
东南大学无线电工程系
Author(s):
You Xiaohu
Department of Radio Engineering
关键词:
信息处理/信道均衡 k-最近邻法则 BP 神经网络
分类号:
+
DOI:
10.3969/j.issn.1001-0505.1990.04.001
摘要:
本文论述一种在通信意义上最佳的信道均衡方法——最小错误概率(MEP)均衡法及其 k-最近邻法则和后向扩散(BP)神经网实现问题.主要结果包括:1)从理论上说明了在码间干扰最大值小于传输符号幅值时,信道均衡问题总是线性可分离的.2)引入了 MEP 均衡问题的基本概念和关系式.用具体数值结果说明了 MEP 均衡器优于线性均衡器的程度.3)提出了用 k-最近邻法则实现 MEP 均衡的方法,给出了渐近收敛定理和误差界.4)证明了基于最小均方误差的后向扩散神经网络能使错误概率(误码率)为最小,由此诱导出了又一种 MEP 均衡实现方法.

备注/Memo

备注/Memo:
霍英东教育基金会
更新日期/Last Update: 2013-04-21