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Combining Recurrent Neural Networks with Self-Organizing Map for Channel Equalization Combinaison de réseaux de neurones récurrents avec une carte auto-organisée pour l'égalisation des canaux

Xiaoqiu WANG, Hua LIN, Jianming LU, Takashi YAHAGI

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Résumé:

Récemment, les réseaux de neurones (NN) ont été largement appliqués à de nombreux problèmes de traitement du signal en raison de leur capacité robuste à former des régions de décision complexes. En particulier, les réseaux de neurones ajoutent de la flexibilité à la conception d'égaliseurs pour les systèmes de communication numérique. Le réseau neuronal récurrent (RNN) est une sorte de réseau neuronal avec une ou plusieurs boucles de rétroaction, tandis que la carte auto-organisée (SOM) se caractérise par la formation d'une carte topographique des modèles d'entrée dans lesquels les emplacements spatiaux (c'est-à-dire les coordonnées) des neurones dans le réseau sont révélateurs de caractéristiques statistiques intrinsèques contenues dans les modèles d'entrée. Dans cet article, nous proposons une nouvelle structure de récepteur combinant un égaliseur RNN adaptatif avec un détecteur SOM sous ISI grave et distorsion non linéaire dans le système QAM. Selon les résultats de l'analyse théorique et de la simulation informatique, les performances du schéma proposé se révèlent très efficaces dans l'égalisation des canaux sous distorsion non linéaire.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E85-B No.10 pp.2227-2235
Date de publication
2002/10/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Appareils/Circuits de communication

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