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針對低信噪比（SNR）下時(shí)分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)制二進(jìn)制偏移栽波調(diào)制信號（TDDM-BOC）的組合碼序列盲估計(jì)問題，提出一種基于Sanger神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Sanger NN）的新方法。首先將已分段的信號作為輸入信號并利用Sanger NN提取各主分量的權(quán)值向量；然后通過其多次輸入反復(fù)訓(xùn)練權(quán)值向量，直至權(quán)值向量達(dá)到收斂；最終利用各個(gè)權(quán)值向量的符號函數(shù)重建信號的組合碼序列，實(shí)現(xiàn)TDDM-BOC組合碼序列的盲估計(jì)。此外，采用最優(yōu)變步長的方法來提高收斂速度。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，Sanger NN可以實(shí)現(xiàn)-20.9 -0 dB信噪比下TDDM-BOC信號組合碼序列的盲估計(jì)，且其復(fù)雜度明顯低于傳統(tǒng)奇異值分解（SVD）法和自適應(yīng)特征提取的在線無監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LEAP）；盡管Sanger NN收斂所需數(shù)據(jù)組數(shù)大于LEAP，但收斂時(shí)間明顯少于LEAP算法。
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