kaiyun官方注册
您所在的位置: 首页> 通信与网络> 业界动态> 基于EKF神经网络的扩频系统抗窄带干扰技术

基于EKF神经网络的扩频系统抗窄带干扰技术

2009-07-16
作者:徐定杰, 赵丕杰

摘 要:针对消除扩频系统中的窄带干扰问题,文章提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的递归神经网络预测器(RNNP)。扩展卡尔曼滤波被用于反馈修改递归神经网络的权值系数,从而准确地估计干扰信号,具有收敛速度快、预测精度高和适用于非线性处理的优点。仿真结果表明:基于EKF学习算法的RNNP相对于自适应线性最小均方差(LMS)干扰预测器、自适应近似条件均值(ACM)干扰预测器和基于实时递推学习(RTRL)算法的RNNP在预测误差的均方误差、收敛速度、信噪比改善量方面上有不同程度的改进。

关键词:扩频系统; 窄带干扰; 递归神经网络; 扩展卡尔曼滤波

基于EKF神经网络的扩频系统抗窄带干扰技术.Pdf

本站内容除特别声明的原创文章之外,转载内容只为传递更多信息,并不代表本网站赞同其观点。转载的所有的文章、图片、音/视频文件等资料的版权归版权所有权人所有。本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如涉及作品内容、版权和其它问题,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以便迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。联系电话:010-82306116;邮箱:aet@chinaaet.com。
Baidu
map