基于正交小波包变换的水声信道盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,在分析正交小波包和常数模算法的基础上,推导出正交小波包变换矩阵的通用表达形式,提出一种基于正交小波包变换的盲均衡算法(WPTCMA),并给出相应的均衡器结构.与基于正交小波变换的常数模算法(WTCMA)相比,该算法将正交小波包变换理论引入到常数模算法中,充分利用了小波包变换对信号很强的去相关能力,并通过能量归一化方法来加快收敛速度.水声信道盲均衡的仿真结果,验证了该算法的性能.     

基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计与仿真

针对常数模(Constant Modulus Algorithm,CMA)算法收敛速度曼、稳态误差大的特点,在分析超指数迭代(Super-Exponential Iterative,SEI)算法的基础上,结合正交小波变换理论,提出了基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计方法.该方法充分利用SEI算法对数据白化作用和正交小波变换良好的去相关性能,加快了收敛速度、减小了稳态误差.时变信道盲均衡仿真结果,验证了该方法的有效性.     

基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法

对于服从分数低阶Alpha稳定分布的非高斯信号,其二阶和高阶统计量都是不存在的。当环境噪声为这种噪声时,基于高阶统计量的常数模盲均衡算法(CMA)的均衡性能很差。为了克服环境噪声服从分数低阶Alpha稳定分布时,CMA的性能缺陷,提出了一种基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法。该算法利用分数低阶统计量来抑制Alpha稳定噪声,根据最小分散系数准则优化盲均衡算法的权向量,并对均衡器输入信号进行正交小波变换,通过降低均衡器输入信号的自相关性来加快收敛速度。水声信道仿真结果表明,该算法性能明显优于CMA。     

基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法

在分析正交小波包变换盲均衡算法特性的基础上,提出一种基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法(WPT-VDMA)。该算法利用正交小波包变换良好的去相关性和变步长,来加快收敛速度;利用符号判决实现基于正交小波包变换的常数模盲均衡算法(WPT-CMA)与基于正交小波包变换的判决导引盲均衡算法(WPT-DD)间的切换,以减小均方误差。仿真结果表明,与WPT-CMA和WPT-DMA(基于正交小波包变换的双模式盲均衡算法)相比,WPT-VDMA收敛后的均方误差分别减少约3.1dB和2.2dB,收敛速度分别快约6500步和3000步。因此,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、均方误差小的特点。     

基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法

在分析基于正交小波变换的盲均衡算法和遗传算法理论的基础上,提出了基于遗传优化的正交小波盲均衡算法（GA-WTCMA）。该算法将遗传算法引入到正交小波盲均衡算法（WTCMA）中,利用遗传算法的全局搜索特性,对均衡器权向量进行优化,以降低WTCMA局部收敛的可能性,减小稳态误差,并针对遗传算法的局部搜索能力差,在遗传算法中嵌入模拟退火思想,得到了基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法（SA-GA-WTCMA）,纠正了遗传算法的早熟现象,进一步减小稳态误差,加快了收敛速度。水声信道仿真结果,验证了该算法的有效性。     

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.     

适用于高阶QAM信号的双模式盲均衡算法及仿真

提出了一种适用于QAM信号的双模式盲均衡算法，该算法以常规的CMA算法为初始模式，第二模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡。通过判决条件对均衡器输出信号进行判决，使得该算法的迭代过程在两种模式之间自动切换，其收敛速度优于常数模算法CMA和基于判决圆环的双模式算法。通过水声多途信道的仿真实验，验证了该算法良好的收敛性能。     

基于RLS-BP算法的复信道盲均衡技术

基于RLS-BP(Recursion Least Square-Back Propagation,简称RLS-BP)算法提出了一种新的应用于复信道的神经网络盲均衡算法.算法实现了对一个输入、输出和权值都为复数的网络的训练.网络的误差传递采用后向传播(Back Propagation,简称BP)结构,用RLS算法实现网络的训练,这样不仅加快了网络的收敛速度,而且使得均方误差也进一步减小.为了适应复信道,新算法采用常数模(Constant Modulus algorithm,称CMA)算法的代价函数实现算法对复信道的盲均衡.最后对线性复信道和非线性复信道的均衡进行了仿真,结果表明新算法有较快的收敛速度,且稳态均方误差较CMA算法和传统的神经网络盲均衡算法有大幅度的降低.     

一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,利用QAM信号信道利用率高及高阶QAM信号模值不为常数的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA).该算法以常规的CMA为基础模式,以多模算法(MMA)为第二模式,用该模式对于处在不同模值上的信号,以相对应的模值为参数分别进行均衡.另外,两种模式是同时对信号进行均衡的,并且在第二模式中,利用判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使得模值能自动进行切换.利用水声信道对DMMA和CMA进行仿真实验,结果表明,与CMA相比,DMMA能针对性地对位于不同模值上的信号分别进行均衡,且收敛速度快、稳态误差小.     

混沌支持向量机优化小波加权多模盲均衡算法

为了提高均衡器对高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了基于混沌支持向量机优化的 小波加权多模盲矽衡算法.为避免权向量陷入局部极小值点,该算法利用支持向量机对均衡器的权向量进行初始化,并用混沌优化算法对支持向量机参数进行优化;利用正交小波变换对均衡器的输入信号进行预处理,来降低输入信号的自相关性;采用加权多模算法来调整权向量迭代过程中的模值.水声信道的仿真结果表明,与加权多模盲均衡算法和小波加权多模盲均衡算法相比,该算法具有较快的收敛速度和更小的稳态误差.     

基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法

针对常数模（Constant Modulus Algorithm,CMA）收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析基于正交小波变换的盲均衡器结构及奇对称误差函数的特性基础上,提出了一种基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法（WT-OSE,orthogonal Wavelet Transform based Odd Symmetry Error function blind equalization algorithm）,该算法通过归一化正交小波变换来加速收敛速度,用误差函数的奇对称性以减小均方误差,利用变步长来进一步加快收敛速度。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。

Abstract：

Aiming at the slow convergence rate and big mean square error of Constant Modulus Algorithm（CMA）,orthogonal wavelet transform based odd symmetry error function blind equalization algorithm blind equalization algorithm was proposed,on the basis of orthogonal wavelet transform based blind equalizer structure and characteristics of odd symmetry error function,the convergence rate of the proposed algorithm could be improved by normalized orthogonal wavelet transform and its mean square error could be reduced by odd symmetry of error function and the convergence rate was further improved via using the performance of variable step size.Simulation tests with underwater acoustic channel indicate that the proposed algorithm has not only faster convergence rate but also less mean square error.     

基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法

针对严重线性失真的水声信道,在分析正交小波包变换理论和判决反馈盲均衡算法的基础上,利用正交小波包变换良好的去相关性特性,对判决反馈盲均衡算法的前馈滤波器权向量进行修正,提出了基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法(WPT-DFE)。与基于正交小波变换的判决反馈盲均衡算法(WT-DFE)和常规判决反馈盲均衡算法(CMA-DFE)相比,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

误差反馈的正交小波均衡器结构与算法研究

在基于离散正交小波变换的基础上，结合传统的判决反馈自适应均衡算法，提出一种基于误差反馈的离散正交小波判决反馈均衡器结构和算法。对前馈滤波器用一组规范正交小波及其对应的系数来表示，后馈滤波器包含了误差反馈和判决反馈。并在此基础上，给出了自适应均衡算法。谊算法的优点是将离散正交小波变换和误差反馈相结合，利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差算法来提高收敛速度，利用误差反馈来减小误差信号之间的自相关性，以获得更小的均方误差（MSE）和误码率。     

QR-ROLS算法在小波网络构造中的仿真研究

针对小波网络的结构设计和权值选取,提出一种基于QR分解的递推正交最小二乘算法以提高构造小波网络效率。仿真结果表明,QR-ROLS算法可有效地设计小波神经网络结构并同时对其进行优化。     

恒模算法与子空间法相结合的分数间隔盲均衡

恒模算法和子空间法是目前广泛应用于通信信号处理中的两种盲算法。将恒模算法和子空间方法相结合，提出一种基于恒模算法与子空间分解法的分数间隔盲均衡算法，仿真结果表明，新算法的收敛特性明显优于传统的恒模算法。     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了对数正态误差函数和新变步长,提出了基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法。通过调整对数正态误差函数的均值与方差及变步长特性参数来加快该算法的收敛速度并减小收敛后的均方误差。用深海声道轴信道,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:该算法收敛速度快、收敛后均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷。     

基于小波变换的非线性信道判决反馈均衡算法

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道 ,在分析一种基于关联模型的非线性信道判决反馈均衡器的基础上 ,提出用正交小波表示非线性信道判决反馈均衡器并给出了自适应均衡算法。该算法的优点是将小波变换与关联模型相结合 ,利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差 (LMS)算法来提高收敛速度 ,计算量增加不多 ,易于实时实现。仿真结果表明 ,该算法具有良好的收敛性能     

Modified L-P小波最小二乘支持向量机及在动态系统辩识中的应用

为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用.