一种带阶数检测的信道盲均衡算法仿真研究

传统的盲均衡算法需要预先具有均衡器阶数的先验知识,提出一种带阶数检测的信道盲均衡算法,采用进化算法结合常数模代价函数对均衡器阶数、均衡器权系数进行联合进化操作寻优,同时实现阶数、权系数估计。利用模拟浅海水声信道数据进行的仿真实验结果表明:本算法可有效避免常数模算法在低估阶数时造成的性能下降,适用于未知阶数情况下的信道盲均衡。     

一种用于多径信道的调制识别算法仿真研究

无线信道的多径衰落造成通信信号的码间干扰,为通信信号的调制识别增加了难度。针对多径环境下的调制识别问题,提出了一种基于改进的外积分解信道盲辨识算法的调制识别新算法。算法首先对信道进行基于改进算法的信道盲辨识和盲均衡,然后对均衡结果提取高阶累积量特征完成调制识别。与已有算法相比,改进的外积分解算法提高了在信道阶数过估计条件下对噪声的鲁棒性,所提出的调制识别算法扩大了识别种类,提高了识别性能。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于离散正则模型的时变信道盲辨识算法

以CDMA时变信道离散正则模型为基础,提出了基于改进的矩阵外积分解的时变信道盲辨识算法。算法对传统的矩阵外积分解算法进行修正,使其适应离散正则模型两级盲辨识,并引入了精确的时延阶数估计,克服了现有算法需要预先知道信道时延实际阶数的局限,使其在仅知道信道阶数上界的条件下完成盲辨识。仿真结果表明了该算法的有效性。     

平流层衰落信道下QOTDM系统的盲均衡研究

提出一种在平流层衰落信道条件下适用于准正交时分复用(QOTDM)系统的盲均衡算法.发送端基于QOTDM基本原理得到频谱白化的发送信号,接收端根据发送信号的特性,用梳状滤波器对接收信号滤波,恢复样点序列.通过改进的恒模算法(MCMA)对样点序列初步均衡,时分分接后再通过阶数很短的MCMA-FSE-DFE方法均衡,可以消除多径衰落带采的符号间干扰.在平流层衰落信道下,该算法可以明显消除QOTDM系统存在的误符号率下界.在相同的信息传输速率,相同的信道条件下,当信道的莱斯因子为10dB、系统的误符号率在10-3左右时,该算法比基于DFT信道估计算法的OFDM系统有3.5dB左右的性能改善.     

SC-FDE系统中基于UW的联合信道估计均衡算法

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后,利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。     

全递推型式线性预报法可视化仿真

在数字通信系统中,由于信道的严重非线性失真,使得当发送数据信号通过该信道时,在接收端将产生符号间干扰,导致接收性能的严重衰落,如造成较高的误码率。为了改善系统性能,接收端必须通过信道均衡或序列估计消除信道畸变,因此很多盲均衡算法被相继提出。本文根据基于二阶统计量的盲均衡经典算法构造了全递推型式线性预报算法,利用SIMULINK提供的基本模块库及DSP模块库建立SIMO系统可视化仿真模型。在该系统模型下分别对三种信道情况进行仿真,给出误码率曲线并进行对比,对仿真结果进行分析。     

基于倒三谱初始化的Bussgang类盲均衡算法研究

水声通信信道带宽非常有限。与自适应均衡算法相比,盲均衡算法不需要训练序列而节省了带宽,特别适合于高速水声通信和多点通信。Bussgang 类盲均衡算法计算简单,但收敛速度慢,且对权向量的初始化很敏感。不恰当的初始化会造成算法收敛到局域极小值。多谱类盲均衡算法收敛速度快,且是全局最优的,但计算量大,不利于硬件实现。本文利用倒三谱,根据倒三谱累积量方程,由一般数据计算得到倒谱参数,从而直接估计出均衡器参数,对Bussgang类算法进行初始化,大大加快了算法的收敛速度,保证了算法收敛到最优。通过对浅海信道均衡的计算机仿真,证明了该方法的有效性。     

基于不同奇对称误差估计的盲均衡算法

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法（DOSVCMA）。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速度,在步长特性参数相同的前提下,用深海声道轴信道和双径水声信道对该算法进行了仿真研究。结果表明,用不同奇对称误差函数设计的均衡器,在收敛速度和收敛后均方误差方面的性能是不同的,但比常规的变步长盲均衡算法（VCMA）的性能优越,这一研究为提高盲均衡器性能提供了一条途径。     

基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法（CMA）收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法.该算法可通过调节分段点位置来改变误差函数特性,并得到适合信道均衡的具有奇对称性的误差函数,从而具有收敛速度快或稳态误差小的特点.用两径水声信道和负声速梯度水声信道对算法的性能进行仿真研究,结果表明：对于前一信道均衡,新算法的收敛速度明显快于CMA;对于后一信道均衡,新算法的稳态误差明显小于CMA.     

一种盲信号恢复的特征向量算法

信号恢复是雷达声纳目标检测和通信信号处理的一项重要任务。基于特征向量估计(EVA)的信号恢复算法可以在未知信道和源信号先验知识的情况下,在较短的时间内实现信号的盲恢复。它是将均衡信道参数估计问题变为与交叉累积量矩阵、自相关矩阵有关的特征向量求解问题,并保证解的唯一性和收敛性。将该算法应用于单源-单接收元(SISO)的恒模变相信号、两种声学水池信号妁恢复,取得了较好的恢复效果。     

基于统计特性均衡准则的线性符号判决反馈盲均衡算法

为了克服多途水声信道引起信号的相位旋转及基于高阶统计量的线性均衡器（LE）收敛后均方误差大的不足,提出了基于统计特性均衡准则的线性符号判决反馈盲均衡算法。该算法充分利用高阶统计量所包含的相位信息、均衡器输出信息的非线性变换及判决反馈算法来补偿相位旋转;利用符号算法可以减少计算量的特点来加快收敛速度;利用判决反馈滤波器的性能来减小均衡器输出的均方误差。因此,该算法在减小均方误差与补偿相位旋转方面的性能优于基于统计特性均衡准则的线性盲均衡算法;在收敛速度方面的性能优于基于统计特性均衡准则的线性判决反馈盲均衡算法。通过水声信道的仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

宽带跳频通信系统频域均衡算法

针对差分跳频通信系统跳频带宽宽、瞬时带宽窄的信号特点,提出了一种差分跳频均衡算法--基于最小均方算法的多跳联合频域均衡算法。分析了最小均方误差准则频域均衡与单符号最小均方频域均衡对宽带差分跳频通信系统的不适用性,从而提出适用于差分跳频通信系统的多跳联合最小均方频域均衡算法,给出了算法详细的设计过程和结构。对算法性能在频率选择性衰落信道条件下进行仿真评估,结果表明本算法对差分跳频通信系统的信道均衡性能具有显著的作用,能提高差分跳频系统的解调误码性能。     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

卫星信道中基于部分解耦的volterra均衡算法

对信道中大功率放大器产生的非线性特性实现快速有效地均衡是提高卫星通信系统性能关键技术之一。文中首先建立了基于volterra级数的卫星信道模型,并分析了信道对二维调制信号所产生的非线性影响;针对基于最小均方误差实现的volterra均衡器收敛速度慢这一问题,提出了基于复基带volterra模型的部分解耦均衡算法,该算法使均衡器线性权系数收敛于线性滤波器最优解,并用拉格朗日乘数法构造了新的代价函数,使均衡器的各阶权系数满足约束,以达到均衡器各阶权系数之间的解耦。仿真结果表明,新算法在保证稳态误差的条件下,其收敛所需迭代次数相对于全耦合的最小均方误差算法从16 000次减小到1 000次。     

存在通道误差情况下的多普勒解模糊方法

提出了一种存在通道误差情况下对多通道数据先均衡后解多普勒模糊的方法.通过对均衡函数进行平滑滤波消除了动目标和噪声对于多通道均衡的影响,对经过均衡的多通道数据利用改进的方法计算滤波权向量,然后利用波束形成实现多普勒解模糊.将该方法应用于实测数据中,取得了良好的效果,验证了其有效性.     

一种基于分数采样的混合盲均衡算法仿真研究

在数字通信中,盲均衡是克服多径衰落信道导致的码间干扰的一种有效方法。超指数盲均衡算法的迭代算法收敛速度快,且便于跟踪时变信道。同时由于实际信道往往为非最小相位系统,此时线性均衡器性能不佳。因此针对严重频率衰落和非线性相位失真信道,提出了一种分数采样的混合盲均衡算法,并获得了较快的收敛速度和较小的剩余均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于重构暗通道的二次正弦衰减的去雾算法

针对暗通道算法在天空区域失效以及最小值滤波器产生伪影现象等缺陷, 提出一种基于重构暗通道的二次正弦衰减的去雾算法。首先, 利用图像分割对原始图像进行暗通道重构得到重构暗通道。然后，设计雾密度权重函数对场景中的雾浓度做近似估计得到权重系数, 并结合权重系数对重构暗通道进行二次正弦衰减得到初始透射率。为了得到更加精细的透射率, 结合直方图均衡化和快速导向滤波来优化透射率。最后, 结合大气散射模型复原无雾图像。实验结果表明, 所提算法能有效处理天空区域, 抑制光晕伪影, 且复原图像细节明显, 亮度饱和度适宜。