基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡

为了克服常数模算法收敛速度慢稳态误差大的缺点,利用高阶QAM信号分布在多个不同模值上的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡算法.该算法采用T/2分数间隔结构,并以常数模算法为基础模式,而在第二模式中采用一种多模算法,且通过判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使均衡器能在多个模值中自动切换.计算机仿...     

面向多模态函数的自适应混沌爬山微粒群算法

针对微粒群算法在多模态函数优化中难以找到全部极值点以及陷入局部最优和后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种基于熵的自适应混沌爬山微粒群算法.算法根据熵的值来衡量种群多样性,当发现种群多样性匮乏时,采用动态混沌机制增强多样性;后期融入了局部收敛速度较快的爬山算法提高微粒群算法的后期收敛速度.4种典型多模态函数测试结果表明该算法在求解复杂多模态函数优化问题方面的可行性.     

一种TDCS自适应粒子群导频优化设计算法

为了解决变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数存在不可用频带而产生的导频优化设计问题,提高TDCS的信道估计精度,提出了基于自适应粒子群算法的TDCS导频优化设计.构建TDCS信道估计模型,分析不可用频带对信道估计性能的影响并建立导频优化模型,设计导频优化的适应值函数和自适应惯性权重,通过粒子群算法对导频的位置和功率进行优化.在不同干扰环境下的仿真结果表明,新算法较传统粒子群算法收敛速度更快,优化能力更强,其信道估计精度和误码率性能接近最优导频.与等间隔等功率导频相比,在单干扰和多干扰频带下误码率分别有2.6 dB和2.2 dB的性能增益.     

新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的多模算法

为了提高多模信号的均衡效果,提出一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模算法(nm DNAGAFS-DNA-FWMMA)。该算法利用新型变异DNA遗传人工鱼群算法收敛速度快和全局搜索能力强的优点,通过DNA约束模型和代价函数来寻找最优DNA序列,将该序列解码后作为频域加权多模算法(FWMMA)初始最优权向量,以提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,nm DNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。     

基于SA-GSO的小波加权多模盲均衡算法

为解决传统多模盲均衡算法（MMA）在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法（SA-GSO-WT-WMMA）。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化（SA-GSO）算法和正交小波变换（WT）,利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。     

引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法

为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点,提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中,得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均衡算法的迭代公式。在研究动量因子变化规律的基础上,进一步引入指数函数的变形形式,构造了动量因子与误差之间的非线性函数关系。利用误差的递减规律实现动量因子的自适应减小,从而达到加快收敛速度,降低稳态误差的目的。理论分析和仿真结果均表明:提出的新算法与传统多模算法及共轭梯度多模算法相比较,能够有效地提高收敛速度,并且降低了稳态均方误差。     

基于动量因子DD-LMS算法在高速相干接收机中的应用

光纤中的色散是引起传输信号码间串扰(ISI)的直接原因,传统的用于均衡ISI的自适应盲均衡算法收敛速度慢、误差大,不适用于高速相干接收机.为解决该问题,本文引入动量因子,改进基于判决引导的最小均方(DD-LMS)算法用于优化光纤信道色散影响,理论推导并论证动量因子对盲均衡算法的收敛性能及误差函数的影响,同时探究不同函数...     

基于修正常系数模板的变步长双模式盲自适应均衡算法

为解决修正常系数模板算法(MCMA)收敛速度缓慢的问题,在MCMA算法的基础上,给出了一种变步长双模式MCMA算法.改进算法在启动阶段用步长可变加快其收敛性,在收敛后转换到判决引导模式(DD),以保证算法收敛后稳态误差在可靠范围内.通过对实测信道的Monte-Carlo仿真,比较了MCMA算法和变步长双模式MCMA算法的性能,证明了该改进算法收敛速度快,稳态误差小.     

随机梯度估值在盲均衡算法中的影响

利用代价函数求梯度值,再利用梯度值进行迭代是一种最速下降法,在各种盲均衡算法中广泛使用,其收敛速度较快,收敛误差较小,但未考虑信道中随机多变的噪声对其产生的影响.该文引入随机梯度估值,在梯度向量中加入噪声成分,结合梯度估值引起的权偏差相关系数,分析其对盲均衡算法的影响.理论研究和仿真结果表明,随机梯度估值引起权值偏差,影响着算法的收敛速度和剩余误差.     

多径CDMA信道中一种改进的MMSE空时多用户检测算法

分析在多径CDMA信道中空时多用户检测的信道模型，从理论上推导出信道脉冲响应矩阵必须满足的条件．重新定义多个用户的均方误差，利用最陡下降方法求解空时多用户检测的最优权因子，并通过估计迭代表达式中的相关系数，提出一种在多径CDMA信道下低复杂度的空日寸多用户检测算法．该算法不需要求解矩阵的逆，只需求解复杂度较低的迭代系数，与经典的线性最小均方误差(MMSE)算法相比，显著降低了计算复杂度．仿真结果表明，该算法具有稳定的收敛性和良好的检测性能．     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

一种基于MCMA的双模切换变步长的盲均衡算法

在修正常模算法（MCMA）代价函数的基础上，根据OAM信号分布的特点，得到一种误差控制函数在CMA和DD算法间切换的、变步长的盲均衡算法。它充分利用了CMA与DD算法各自的优点，改善了常算法收敛速度慢和收敛后剩余码间干扰大的不足，能够补偿由信道引起的相位误差，同时还具有重新启动的能力。计算机仿真表明：该算法收敛速度较快，收敛后剩余码间干扰很小，输出星座图紧簇，没有相位旋转，而且在信道突变的情况下能快速达到二次均衡。     

一种基于MCMA的双模切换变步长的盲均衡算法

在修正常模算法（MCMA）代价函数的基础上，根据QAM信号分布的特点，得到一种误差控制函数在CMA和DD算法间切换的、变步长的盲均衡算法。它充分利用了CMA与DD算法各自的优点，改善了常算法收敛速度慢和收敛后剩余码间干扰大的不足，能够补偿由信道引起的相位误差，同时还具有重新启动的能力。计算机仿真表明：该算法收敛速度较快，收敛后剩余码间干扰很小，输出星座图紧簇，没有相位旋转，而且在信道突变的情况下能快速达到二次均衡。     

适用于高阶QAM信号的水声信道修正盲均衡算法

针对水声信道的相位旋转问题,提出了适用于高阶QAM(quadrature amplitude modulation)信号的改进的修正常数模算法（improved modified constant modulus algorithm, IMCMA）。在不增大计算量的前提下,对修正常数模算法（MCMA）的权值迭代函数进行修改,从而修正误差控制函数,改善相位补偿能力。在具有多普勒相位旋转的典型两径水声信道环境中进行计算机仿真。结果表明,IMCMA算法相比MCMA算法加快了收敛速度,改善了稳态误差性能;同时又具有和LMS(least mean square)算法相当的相位补偿能力和收敛性能。IMCMA算法可为高速水声通信提供一种非常实用的均衡方法。     

自适应最小误比特率滤波算法研究

针对数字通信系统,介绍了一种新的滤波算法。该算法基于最小误比特率(MBER)准则,并利用梯度下降法实现。通过采用内核密度估计的方法来估计误码率函数,可将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)滤波算法。仿真结果表明,LBER具有良好的收敛性能和误码性能,可以广泛应用于均衡、波束成形、检测等。     

Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究

简要阐述了Sign-LMS盲最大似然估计算法的基本原理。通过计算机仿真试验,在典型电话信道,对称信道以及普通信道中,对该算法与传统的LMS盲最大似然估计算法性能作了比较,并证明了该算法在收敛速度、均方误差等方面均优于传统算法。从理论上证明了该算法的复杂度,但是该算法的简单是以牺牲稳态性能为代价的,并提出了今后Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究方向———如何减少稳态剩余误差。     

一种DS-CDMA系统异步连续型并行Schwarz-PIC算法

针对并行干扰消除（PIC）算法检测过程容易出现判决误差扩散导致移动通信系统整体性能下降的问题,本文结合数值分析中的Schwarz算法对强多址干扰情况下直接序列扩频码分多址（DS-CDMA）系统中的并行干扰消除（PIC）算法进行了研究,提出了一种异步连续并行Schwarz-PIC算法。新算法通过Schwarz算法实现对信道用户信息数值子域边值的精确控制,全面跟踪时变信道,且能有效避免判决误差的扩散,抑制MAI及ISI的影响。在收敛性,动态跟踪能力及算法精度方面较原有PIC算法有较大提高。仿真结果验证了新算法的有效性。     

基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法

针对常模算法(CMA)及基于剩余误差非线性变换变步长常模算法(REVCMA)收敛速度慢的缺点,提出了以误差函数为随机变量、以瑞利分布为变步长,构造了基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法(RDVCMA)。该算法的变步长有两个参数,通过调整该参数,可以加快收敛速度。分别用4QAM及4PSK信号,通过典型电话信道,对算法进行了仿真研究。结果表明,在同样的稳态误差条件下,新算法具有比CMA及REVCMA更快的收敛速度。