신경망에 의한 비선형 위성채널 등화 = Nonlinear Satellite Channel Equalization Using Neural Network
저자
발행기관
明知大學校 産業技術硏究所(THE RESEARCH INSTITUTE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY MYONG JI UNIVERSITY)
학술지명
産業技術硏究所論文集(JOURNAL OF THE RESEARCH INSTITUTE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY)
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
주제어
KDC
530.9
자료형태
학술저널
수록면
331-336(6쪽)
제공처
소장기관
Equalization of satellite communication using Complex-Bilinear Recurrent Neural Network(C-BLRNN) is proposed in this paper. Since the BLRNN is based on the bilinear polynomial, it has been more effectively used in modeling highly nonlinear systems with time-series characteristics than multi-layer perception type neural networks(MLPNN). The BLRNN is first expanded to its complex value version(C-BLRNN) for dealing with the complex input values. C-BLRNN is then applied to equalization of a digital satellite communication channel for M-PSK and QAM, which has severe nonlinearity with memory due to TWTA(Traveling Wave Tube Amplifier).
The proposed C-BLRNN based equalizer for a channel model is compared with
currently used Volterra filter Equalizer, DFE, and conventional Complex MLPNN
Equalizer. The results show that the proposed C-BLRNN based equalizer gives very
favorable results in both of MSE and BER criteria over Volterra filter Equalizer, DFE, and Complex MLPNN Equalizer.
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