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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.7
- 수록면
- 99 - 103 (5page)
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A modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, the desired state characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. By using these desired channel states, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and a previously developed version of MFCM. It is demonstrated that a relatively high accuracy and a fast search speed have been achieved.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Equalization of Nonlinear Channel using Bayesian Equalizer
3. Desired Channel States and Channel Output States
4. A Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights (MFCM_GW)
5. Experimental Studies
6. Conclusions
7. References
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