基于卡尔曼滤波的极限学习机在线盲均衡算法

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针对正交振幅调制(quadrature amplitude modulation,QAM)信号,在预测方法的盲均衡框架下,基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)提出了一种新的神经网络在线盲均衡算法。采用复数型极限学习机(complex extreme learning machine,C-ELM)作为非线性预测滤波器(prediction filter,PF),用KF实时更新C-ELM的输出权值以使预测误差达到最小,再通过自动增益装置调整信号的幅度变化,最后引入相位调整因子纠正信号的相位旋转。
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