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基于协同神经网络的频率估计
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2011-12-28
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利用协同神经网络解决通信中的频率估计问题，以卫星通信中去除多普勒频移为背景，研究对二进制相位键控(BPSK)信号的频偏估计。在大多普勒频移被划分为若干较小的频率区间的情况下，用协同神经网络中的序参量来表示每个频率子区间，通过竞争某个序参量最终胜出的方式，便可确定出信号所在的频率区间。利用伴随向量的简化逼近形式使得协同神经网络的算法复杂度大大降低，但也引入了一定的系统误差。通过分析及仿真，利用协同神经网络捕获大多普勒频移具有速度较快，硬件代价不大等优点。
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