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한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 JOURNAL OF KOREA MULTIMEDIA SOCIETY Vol.9 No.12
발행연도
2006.12
수록면
1,689 - 1,699 (11page)

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A nonlinear channel blind equalizer by using a hybrid genetic algorithm, which merges a genetic algorithm with simulated annealing, and a RBF network is presented. In this study, a hybrid genetic algorithm is used to estimate the output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. From these estimated output states, the desired channel states of the nonlinear channel are derived and placed at the center of a REF equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm (GA) and a simplex GA, and the relatively high accuracy and fast convergence of the method are achieved.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. NONLINEAR CHANNEL EQUALIZATION USING RBF NETWORKS
3. DESIRED CHANNEL STATES AND CHANNEL OUTPUT STATES
4. GASA WITH BAYESIAN FITNESS FUNCTION
5. SIMULATION RESULTS AND PERFORMANCE ASSESSMENTS
6. CONCLUSIONS
7. REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-004-004438185