利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

联合CMA+DDLMS盲均衡算法

在数字视频广播有线标准接收机的盲均衡器中,通常采用恒模算法(CMA)进行系数的初始化计算。为了克服传统恒模算法收敛速度慢的缺点,该文提出了一种用于捕获阶段的快速盲均衡算法。该算法在捕获阶段同时利用恒模算法和面向判决的最小均方算法(DDLMS)的误差对系数进行更新,在不增加乘法运算次数条件下提高了均衡的性能。对该算法进行了理论分析,并针对正交幅度调制信号进行了仿真。结果证明,该算法能够在保证收敛精度的基础上,有效提高盲均衡收敛速度,同时便于硬件实现。     

一种改进的QAM信号的恒模算法:MCADAMA

提出了一种适用于QAM系统的改进的双模式算法MCADAMA(modified CMA-assisted decision adjusted modulus algorithm).通过研究Afford提出的CADAMA双模式算法,受到MCMA算法的启发,结合恒模算法的特性,研究出了MCADAMA算法.通过搭建QAM盲均衡系统平台,把MCADAMA算法和其他3种恒模算法进行了比较,仿真结果表明,MCADAMA算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,有效地提高了系统性能.     

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。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

归一化加权双模式盲均衡算法

恒模算法(CMA)打开信道眼图的能力强,但收敛速度慢,稳态误差大,适于均衡器启动阶段的工作;决策指向算法(DD)收敛速度快,稳态误差低,但要求决策装置正确判决率高,适于跟踪阶段的工作;归一化自适应滤波算法能够动态地调整步长因子,提高收敛速度。结合上述三方面的优势,提出一种归一化的加权双模式盲均衡算法,和切换式双模式算法相比,新算法的主要优势在于无需在两种模式之间切换,降低了接收设备的复杂性。针对16QAM系统的仿真结果表明新算法和切换式算法相比,稳健性更好,收敛速度更快,并且更适合在低信噪比条件下使用。     

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...     

Single-User Blind Channel Equalization Using Modified Constant Modulus Algorithm

A modified constant modulus algorithm (MCMA) for blind channel equalization is proposed by modifying the constant modulus error function. The MCMA is compared with the conventional constant modulus algorithm (CMA) for symbol-spaced equalization of 4PSK signals. The result shows that the performance of the MCMA is superior to that of the CMA in both convergence rate and intersymbol interference for frequency selective channels in noisy environments. Simulation results using 8PSK signals also demonstrate that a fractionally spaced equalizer can preserve performance over variations in symbol-timing phase, whereas a baud-rate equalizer cannot.     

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。     

基于均方误差的变步长恒模盲均衡算法仿真

阐述了用于信道盲均衡中恒模算法的数学模型和基本原理,在此基础上进一步研究其改进的变步长算法.采用的改进算法是以剩余均方误差作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾.在分析不同步长对算法收敛性能的影响的时候,使用了集平均的处理方式,使得均方误差学习曲线变得较为平滑,易于比较.理论分析和计算机仿真实验均表明该算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.     

基于Simulink的坐标变换多模盲均衡算法建模与仿真

针对传统的常模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交幅度调制(QAM)信号会产生失效问题,在利用坐标变换、双曲正切误差函数和非线性判决反馈结构特点的基础上,提出了一种基于坐标变换的多模盲均衡算法(CTHMMADFE)。该算法通过坐标变换将高阶非常模QAM信号变为常模4QAM信号,利用双曲正切函数作误差函数,利用判决反馈结构非线性特性进一步补偿信道非线性影响。通过M文件对CTHMMADFE的性能进行验证,在获得性能最佳时算法中各参数值后,由这些参数构建CTHMMADFE的Simulink仿真模型。     

基于分数间隔均衡器的CMA＋DD双模式切换算法研究

研究了基于分数间隔均衡器的常数模与判决导引（DD）双模式切换算法,进行了多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的有效性。     

基于误差峰值的改进型CMA盲均衡算法

针对CMA盲均衡算法的缺点,提出一种基于误差峰值的改进型CMA盲均衡算法。该算法把CMA盲均衡算法更新方程中的迭代步长由原来的固定值改成可变值,从而进一步提高了CMA盲均衡算法的收敛性。仿真结果表明,与CMA盲均衡算法相比,改进型CMA盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能。