金田隆二
ニューラルネットワークを用いた適応等化器の研究
Abstract:非線形の複雑な信号処理を高速に行なうことが出来る技術として注目を浴びているニューラルネットワークに着目し、ディジタル移動通信用の適応等化器への適用を試みた。その結果FCPN(Forward-Only Counterpropagation network)という自己組織機能を有するニューラルネットワークを用いることにより、従来の線形トランスヴァーサル型等化器に比べて優れた特性を持つ適応等化器が構築できることを、計算機シミュレーションによって確認することが出来た。
さらにニューラルネットワーク・シミュレータを用いたリアルタイムの実験系を
構築し、リアルタイムのシミュレーション実験を行なった。その結果、計算機シミュレーションと同様にFCPNが優れた等化特性を示すことを確認することが出来た。