JP5136577B2 - 等化器および等化方法 - Google Patents
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Description
f(x)=(1−exp(−αx))/(1+exp(−αx)) (式1)
ここで、式1のxに積算結果V(j)が入力される。ここでは、第J関数演算部80jでの演算結果をX(j)と示し、当該演算結果が隠れ層からの出力に相当する。
E=(A−D)2 (式2)
(∂E)/(∂Y(j))=f’(Y(j))×2(A−D) (式3)
タップ係数導出部88は、タップ係数W2(j)を次のように更新する。
W2(j)=W2(j)old−ε×(∂E)/(∂W2(j)) (式4)
(∂E)/(∂U(i,j))=
f’(U(i,j))×(∂E)/(∂Y(j))×W2(j) (式5)
タップ係数導出部88は、タップ係数W1(i,j)を次のように更新する。
W1(i,j)=
W1(i,j)old−ε×(∂E)/(∂W1(i,j)) (式6)
ここで、W1(i,j)oldは、ひとつ前のタイミングにおけるタップ係数W1(i,j)を示す。
Claims (4)
- 処理対象の信号を順次線形等化する線形等化部と、
前記線形等化部において線形等化した信号をパーシャルレスポンス規則に従って順次仮判定する仮判定部と、
前記仮判定部において仮判定した信号を教師信号として、ニューラルネットワークの学習には通常必要とされている、特定の出力に対する既知の入力であるトレーニング信号なしでニューラルネットワークの複数の係数を導出するとともに、前記複数の係数をもとに、前記線形等化部において線形等化した信号を順次非線形等化するニューラルネットワークから構成される非線形等化部と、
前記非線形等化部において非線形等化した信号を遅延させる遅延部とを備え、
前記遅延部は、前記仮判定部における処理遅延と前記非線形等化部における処理遅延との差異に応じた期間にわたって遅延を実行し、
前記非線形等化部は、前記遅延部において遅延した信号と前記仮判定部において仮判定した信号との差異をもとに、前記複数の係数を導出することを特徴とする等化器。 - 前記非線形等化部は、前記遅延部において遅延した信号と前記仮判定部において仮判定した信号との差異がしきい値よりも大きくなった場合に、前記複数の係数を新たに導出することを特徴とする請求項1に記載の等化器。
- 入力した信号を順次線形等化するステップと、
線形等化した信号をパーシャルレスポンス規則に従って順次仮判定するステップと、
仮判定した信号を教師信号として、ニューラルネットワークの学習には通常必要とされている、特定の出力に対する既知の入力であるトレーニング信号なしでニューラルネットワークの複数の係数を導出するとともに、前記複数の係数をもとに、線形等化した信号をニューラルネットワークから構成される適応非線形等化部によって順次非線形等化するステップと、
非線形等化した信号を遅延させるステップとを備え、
前記遅延させるステップは、前記仮判定するステップにおける処理遅延と前記非線形等化するステップにおける処理遅延との差異に応じた期間にわたって遅延を実行し、
前記非線形等化するステップは、前記遅延させるステップにおいて遅延した信号と前記仮判定するステップにおいて仮判定した信号との差異をもとに、前記複数の係数を導出することを特徴とする等化方法。 - 入力した信号を順次線形等化するステップと、
線形等化した信号をパーシャルレスポンス規則に従って順次仮判定するステップと、
仮判定した信号を教師信号として、ニューラルネットワークの学習には通常必要とされている、特定の出力に対する既知の入力であるトレーニング信号なしでニューラルネットワークの複数の係数を導出するとともに、前記複数の係数をもとに、線形等化した信号をニューラルネットワークから構成される適応非線形等化部によって順次非線形等化するステップと、
非線形等化した信号を遅延させるステップとを備え、
前記遅延させるステップは、前記仮判定するステップにおける処理遅延と前記非線形等化するステップにおける処理遅延との差異に応じた期間にわたって遅延を実行し、
前記非線形等化するステップは、前記遅延させるステップにおいて遅延した信号と前記仮判定するステップにおいて仮判定した信号との差異をもとに、前記複数の係数を導出することをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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