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。     

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。     

水声信道非线性均衡的研究

对浅海信道传输的声信号进行深入分析,在对判决反馈均衡(DFE)算法进行分析的基础上,对稀疏权DFE均衡器信道估计的均方误差(MSE)、信道的稀疏估计等进行了分析研究,并对信道进行了稀疏化估计,对全阶均衡器和稀疏权均衡器进行了仿真,证明对非线性均衡器结构进行稀疏化是可行的,降低了算法复杂性,并使由此造成的性能下降限定在一定的范围内。     

短波信道信噪比估计及其在信道均衡中的应用

基于短波Watterson信道模型,理论分析了基于训练序列的信噪比估计算法,并将其应用于短波信道均衡后信噪比估计中,解决信噪比估计过程中要求信道系数为实值、一帧数据范围内信道系数恒定、调制方式已知等问可题;并根据判决反馈均衡器在低信噪比时具有误差传递的特性,提出利用实时信噪比估计指导信道均衡在直接式与判决反馈式均衡算法间动态切换,以获取整体性能的提高;仿真验证了均衡后短波信道信噪比估计算法和信道均衡动态切换方式的可行性和有效性.     

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.     

基于最大比合并空间分集判决反馈盲均衡算法

信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析空间分集技术和判决反馈盲均衡性能的基础上,提出了一种基于最大比合并空间分集的判决反馈盲均衡算法(MRC-DFE),该算法利用了空间分集来减少衰落的影响,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

水声信道快速收敛自适应均衡算法

从提高自适应均衡算法水声信号收敛性能的角度出发,提出了一种新的快速收敛水声信道自适应均衡算法。该算法将改进的归一化均方误差算法和判决反馈均衡器结构有机结合,在不增加计算量的前提下,很好地实现了不同水声信道的自适应均衡,易于算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法计算量同归一化最小均方(normalized least mean square, NLMS)误差算法的计算量相当,但在稳态误差和收敛速度上有很大优势;收敛性能与自适应调整最小二乘回归〖CD*2〗判决反馈均衡器(variable tap-length decision feed-back equalizer based on recursive least square, RLS-DFE)算法接近,却克服了RLS-DFE算法计算量大,不利于硬件实现的实际问题。提出的算法为水声通信提供了一种性能优良的可实现方法,具有较高的应用价值。     

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.     

基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法

为了克服基于统计特性均衡准则的线性盲均衡器均方误差大、计算复杂及多途信道引起的载波相位旋转等问题,在研究基于极性迭代的线性盲均衡器与判决引导盲均衡器的基础上,引入数字锁相环技术,提出了一种基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法.该算法利用极性算法来减小计算量,利用判决引导算法来减小均方误差,利用锁相环技术来克服多径衰落信道引起的载波相位旋转.水声信道盲均衡的仿真结果表明:该算法均方误差小,收敛速度快,计算复杂度低,并能快速纠正信道引入的载波相位旋转.     

用于自适应均衡的快速卡尔曼算法

快速卡尔曼算法是递推最小二乘算法中的一种,它的收敛速度比梯度算法快得多,其计算量又比常规卡尔曼算法少得多,特别适合于跟踪像电离层这样的快变化时变信道。本文对用于自适应均衡的快速卡尔曼算法进行了详细研究。     

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.     

引入动量项的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,推导了均衡器的正交小波表示式及正交变换矩阵的表示式,在分析正交小波变换常数模盲均衡算法(WTCMA)的基础上,将动量算法引入WTCMA中,得到了一种引入动量项的正交小波变换常数模盲均衡新算法(MWTCMA).该算法将基于小波变换的常数模盲均衡算法和动量项相结合,通过归一化的正交小波变换和引入动量项来提高收敛速度.同时给出了算法的收敛条件,并对算法计算量进行了分析.水声信道仿真结果表明:与基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WTCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度,从而能更有效地实现信号与噪声的分离以及信号的实时恢复.     

基于小波核支持向量机的均衡器研究

针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

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。     

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。