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。     

一种改进的变动量项归一化p-范数短波信道盲均衡算法

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法.在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判决引导(decision directed,DD)算法分别计算瞬时误差,动量因子依据2种准则下的瞬时误差符号进行自适应调整,得到一种变动量项算法.计算机仿真结果表明,变动量项归一化p-范数盲均衡算法有效提高了算法收敛速度,同时与固定动量项归一化p-范数盲均衡算法相比,具有更小的稳态剩余误差,在脉冲噪声环境下的短波信道盲均衡中具有应用价值.     

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...     

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。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

基于误差信号自相关函数的变步长恒模盲均衡算法研究

提出了一种自适应变步长恒模盲均衡算法，利用剩余误差信号的自相关函数估计值作为控制步长的因子来自适应改变步长的大小，克服了恒模算法存在的固有缺陷。理论分析和仿真实验均表明该算法与恒模算法相比，在收敛过程中加快了收敛速度，收敛后又能减小对均衡器参数的误调，具有更小的稳态剩余误差。     

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。     

基于MSE变换的变步长恒模盲均衡算法

在介绍恒模盲均衡算法基础上,提出一种新的变步长恒模盲均衡算法,算法中的步长由MSE经变换后控制。新算法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。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,都具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。     

概率密度函数的并行软方向判决盲均衡算法

基于Parzen窗方法概率密度函数盲均衡算法比恒模算法具有更好的性能,但一样会出现随机相位旋转现象.利用最大后验概率准则中的相位信息,讨论一种基于Parzen窗方法概率密度函数的并行软方向判决盲均衡算法.高阶QAM调制信号仿真结果表明,算法克服了输出信号出现的随机相位旋转现象,并且算法的收敛速度较PPDF算法快,收敛后均衡器输出的稳态码间干扰也较小.     

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)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。理论分析和计算机仿真实验均表明,新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.     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

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。     

基于最大峰度准则和判决引导的短波信道盲均衡算法

通过研究短波信道中的Watterson模型,将线性系统盲均衡中的最大峰度准则与输出信号的判决引导均方误差相结合,作为短波信道的盲均衡算法．针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索．仿真实验表明,该算法收敛速度快和精确度高,能够大大提高均衡后的输出信噪比．     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFB-LSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFB-LSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

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。