應用進化演算法於類神經網路之判別回授
等化器與探討各參數對performance的影響

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姓名

洪漢昇(Han-Sheng Hong) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

應用進化演算法於類神經網路之判別回授等化器與探討各參數對performance的影響
(Equalizer based on multi-layerperceptron with using EvolutionaryAlgorithm. )

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摘要(中)

在充滿雜訊的環境下，會因雜訊與符元干擾(Inter Symbol Interference, ISI)而影響通訊的品質。傳統的等化器採用最小均方誤差演算法(Least-Mean-Square
Error，LMS)，但僅適用於線性通道上，對於非線性通道
則較不適宜；結合進化演算法與類神經網路架構應用於等
化器上，可解決等化器無法處理非線性通道的問題。
在電腦模擬類神經網路架構之等化器配合倒傳遞最小均方
誤差演算法(Back-Propagation LMS)中，得知可以消除
ISI，但此法卻無法避免收斂至局部最小值(local
minimum)的缺點；而結合進化演算法與類神經網路架構應
用於等化器上，可以跳脫局部最小值。此外，本論文進一
步探討各參數並提出有關加強演算法效能與縮短程式演算
時間的方法。

關鍵字(中)

★ 進化演算法

關鍵字(英)

★ Evolutionary Algorithm

論文目次

第一章序論……………………………………………………….1
1.1 數位通訊系統簡介…………………………………………2
1.2 等化器運用動機..…………………………………………..3
第二章類神經網路應用於等化器………………………….5
2.1 類神經網路概念與模型…………………………………5
2.2 多層感知器(MLP)應用於判別回授等化器(DFE)………...9
2.3如何消除符元干擾(ISI)…………….………………..14
第三章演算法……………..……………………..…………....…17
3.1 梯度坡降演算法……….……………………….…..18
3.1.1 BP learning algorithm for DFE…………….18
3.1.2 BP learning algorithm for MLP…………….19
3.2 進化演算法(Evolution Algorithm)….……………….28
3.2.1 EA的基本概念………………………………….28
3.2.2初始染色體………………….…..………..……….30
3.2.3評估(Evaluation)………….….….……………….31
3.2.4交配(crossover)…………….….…….………..….33
3.2.5突變(mutation)………..….…..………………….34
3.2.6染色體選擇(selection)……………..……….…….35
3.2.6風險分析(risk analysis)…………………..…….36
第四章模擬結果一(Simulation ResultsΙ)…….….....37
4.1 系統模擬架構………………………………………..……37
4.2收斂特性(convergence characteristics)…………….38
4.3適應函數(fitness function)……………………...….….44
4.4位元錯誤率(bit error rate)…………………………..…46
4.5結論一…………………………………………………..…50
第五章模擬結果二(Simulation ResultsⅡ)……….51
5.1如何提昇進化演算法的收斂速度……………………….….51
5.2進化演算法的深入探討………………………………...…..60
5.2.1交配率的影響…………………………..………….60
5.2.2突變率的影響…………………..…..……..……….64
5.3不同通道模型時的性能與表現………………….…..….75
5.3.1不同ratio時的表現………..…………………….76
5.3.2交配率的影響…………………..…..……..……….77
5.3.3突變率的影響…………………..…..……..……….78
5.4結論二…………..……………………….…….…..……80
附錄…………………………………………………………………...81
參考文獻……………………………………………………………...82

參考文獻

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指導教授

賀嘉律(Chia-Lu Ho)

審核日期

2002-6-19

推文