Decision feedback equalizers using radial basis function networks تصميم معدلات مرجعة للرموز المقررة باستخدام الشبكات العصبية المصممة باستخدام الدوال المحورية الأساسية

Abstract

Decision feedback equalizers (DFE)s are used extensively in practical communication systems They are more powerful than linear equalizers especially for severe intersymbol interference (ISI) channels with deep frequency null In this paper radial basis function (RBF) network is used to implement DFE Advantages and problems of this system are discussed and its results are then compared with DFE using multilayer perceptron net (MLP) Results indicate that the implemented system outperforms both the leastmean square (LMS) algorithm and MLP given the same signaltonoise ratio

تستخدم المعدلات عند أجهزة الاستقبال لتقليل ما يحدثه تحديد مقدار الطيف المسموح به في أنظمة الاتصالات من أخطاء ناتجة عن تداخل النبضات الكهربائية المرسلة وتعتبر المعدلات المرجعة للرموز المقررة (Decision feedback equalizers) أكثر تأثيرا من المعدلات الموازنة (Linear equalizers) وخصوصا عندما يزيد التداخل بين الرموز استخدمت في هذا البحث الشبكات العصبية المصممة باستخدام الدالة المحورية الأساسية (Radial basis function) لتصميم معدل مرجع للرموز المقررة تم مناقشة المزايا والمشاكل التي يتميز بها هذا المعدل ومقارنته بالمعدل المرجع للرموز المقررة والمصمم باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات (Multilayer perceptron) ودلت نتائج المحاكاة بالحاسب على أن النظام المنفذ يفوق الأنظمة السابقة بالنسبة لاحتمال الخطأ تحت نفس الظروف