基于EKF神經(jīng)網(wǎng)絡的擴頻系統(tǒng)抗窄帶干擾技術
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：269 K
標簽： 擴頻系統(tǒng) 卡爾曼濾波 窄帶干擾
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文檔介紹：摘 要： 針對消除擴頻系統(tǒng)中的窄帶干擾問題，文章提出了一種基于擴展卡爾曼濾波（EKF）的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡預測器（RNNP）。擴展卡爾曼濾波被用于反饋修改遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的權值系數(shù)，從而準確地估計干擾信號，具有收斂速度快、預測精度高和適用于非線性處理的優(yōu)點。仿真結(jié)果表明：基于EKF學習算法的RNNP相對于自適應線性最小均方差（LMS）干擾預測器、自適應近似條件均值（ACM）干擾預測器和基于實時遞推學習（RTRL）算法的RNNP在預測誤差的均方誤差、收斂速度、信噪比改善量方面上有不同程度的改進。 關鍵詞： 擴頻系統(tǒng)； 窄帶干擾； 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡； 擴展卡爾曼濾波
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