图书前言

盲均衡技术作为一种不借助训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道特性、使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术,可以有效地克服码间干扰,提高通信质量。神经网络作为一门集神经科学、信息科学、计算机科学于一体的交叉边缘学科,具有大规模并行、分布式存储与处理、自组织、自适应、自学习和高度的容错能力。神经网络与盲均衡算法相结合,可以提高收敛性能,改善均衡效果,是目前通信、信号与信息处理等学科的一个重要前沿热点研究课题,具有重要的理论意义和实用价值。

本书第一作者及其所指导的博士和硕士研究生由孙云山、张晓琴、白煜、鲁瑞、牛晓薇、程海青、贾枫美、贾艳玲、李沅、康艳旗、刘永等组成的科研团队自2000年开始,在山西省自然科学基金项目“移动通信盲均衡器研究”(20011035)、中国博士后科学基金项目“模糊神经网络在盲均衡技术中的应用研究”(20060390170)、山西省自然科学基金项目“基于神经网络盲均衡技术的研究”(20051038)和天津市高等学校科技发展基金项目“基于进化神经网络盲均衡算法的研究”(20060610)、“基于Zigzag变换的医学图像盲恢复算法的研究”(20110709)等课题的资助下,将神经网络与盲均衡算法有机结合,系统地研究了基于神经网络,尤其是新型神经网络的盲均衡算法,一些研究成果已在国内外重要学术期刊及国际国内会议上发表。本书作为这些研究成果的总结与提炼,基本反映了目前国内外神经网络盲均衡算法方面最新的研究动态及学科前沿情况。

本书共分8章。第1章为绪论,介绍了盲均衡技术的研究意义及应用领域,综述了神经网络盲均衡算法的分类及研究现状;第2章为神经网络盲均衡算法的理论,介绍了盲均衡的概念、结构、算法形式及均衡准则,阐述了神经网络盲均衡算法的基本原理和学习方法,分析了盲均衡算法的评价指标;第3章为前馈神经网络盲均衡算法的研究,研究基于三层、四层、五层前馈神经网络盲均衡算法和基于动量项、时变动量项盲均衡算法以及时变步长神经网络盲均衡算法;第4章为反馈神经网络盲均衡算法的研究,研究基于双线性反馈神经网络、对角递归神经网络、准对角递归神经网络盲均衡算法以及基于均方误差非线性函数的时变步长对角递归神经网络和准对角递归神经网络盲均衡算法;第5章为模糊神经网络盲均衡算法的研究,研究基于模糊神经网络滤波器、模糊神经网络控制器和模糊神经网络分类器的盲均衡算法;第6章为进化神经网络盲均衡算法的研究,研究基于遗传算法优化神经网络权值和结构的盲均衡算法;第7章为小波神经网络盲均衡算法的研究,研究前馈小波神经网络和反馈小波神经网络盲均衡算法;第8章为神经网络盲均衡算法在医学图像处理中的应用,重点研究在医学CT图像恢复中的应用情况。

在本书编写过程中,得到了天津大学博士研究生导师滕建辅教授、北京理工大学博士研究生导师沙定国教授、太原理工大学博士研究生导师王华奎教授等的大力支持和帮助,也参阅和引用了部分国内外学者的相关文献,在此一并致以诚挚的谢意。

由于作者水平有限,书中难免会出现一些疏漏和不妥之处,恳请读者批评指正。

作者2012年8月