自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器。该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛。     

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。     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

MIMO水声信道分数间隔自适应均衡的研究

 针对水声通信MIMO系统频率选择性衰落信道提出了一种分数间隔的判决反馈均衡器.结合采用二阶销相环路补偿载波相位偏移的方法,该均衡器消除了码间干扰,同时还降低了噪声增益.最后,通过仿真实验比较了单输入单输出(SISO)系统分数间隔判决反馈均衡和多输入多输出(MIMO)系统恒模算法的分数间隔判决反馈均衡器的特性.     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

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.     

电磁频谱衰落信道的相位校正盲均衡算法研究

针对电磁频谱衰落信道中常规恒模盲均衡算法对所接收信号相位变化不敏感的缺点,研究了一种即携带接收信号的幅值信息,同时还携带接收信号相位信息的修正恒模盲均衡算法。论文在对修正恒模盲均衡算法进行推导的基础上,利用电磁频谱衰落信道,仿真了高阶正交幅度调制信号的修正恒模盲均衡算法性能。仿真结果表明,修正恒模算法在均衡后星座图不仅汇聚程度大幅提高,而且纠正了由电磁频谱衰落信道带来的相位偏转,在收敛速度和降低残余符号间干扰方面均改善了均衡器的性能。     

基于LDPC码的联合半盲均衡与解码研究

在数字无线通信中,由于多径效应将导致信号在接收端产生严重的符号间干扰(inter-symbol interference,ISI),为克服ISI,在接收端一般通过均衡器来校正或补偿系统特性.传统的均衡器需使用大量的导频符号才能获得较好的均衡性能,提出的基于线性规划(linear programming,LP)的联合半盲均衡与译码算法,以较少的导频数目获得了较优异的性能,分析了该算法的不足,并提出一种优化算法.仿真结果表明,使用同样的导频数,该优化算法明显降低均衡器的复杂度,同时改善了系统性能.     

结合数字锁相环空间分集判决反馈盲均衡算法

为了克服常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)收敛速度慢、稳态误差大及复信道引起相位旋转的缺点,提出了结合数字锁相环的等增益合并空间分集判决反馈盲均衡算法。该算法利用空间分集技术来提高信噪比,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,利用二阶锁相环来跟踪信道的时变特性,具有纠正相位旋转、收敛速度较快、稳态误差小的优点。时变多普勒频移水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性。     

自适应均衡算法的盲均衡处理研究

基于中频信号的盲均衡算法,利用通信信号的周期平稳性,提出卫种代价函数,并推导了其盲均衡算法。计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能,克服了CM算法对相位不敏感的缺点。     

基于DF-DDEA算法的Turbo均衡研究

研究了基于数据引导均衡算法的Turbo均衡,此算法求解似然函数时,假设条件概率密度函数符合高斯分布.实际上经过均衡处理,噪声已经变成有色噪声,此时的条件概率密度函数并不是完全符合高斯的,针对这一问题,提出基于判决反馈数据引导均衡算法(decision feedback-data directed equalization algorithm,DF-DDEA)的Turbo 均衡,该算法通过对均衡符号进行判决处理,得到完全符合高斯分布的条件概率密度函数,从而满足求解似然函数时的假设条件.根据计算后验信息时是否考虑整个数据块内其他符号对当前输入符号的影响,分别推导了基于符号检测以及基于序列检测的DF-DDEA-Turbo均衡算法.通过仿真分析,比较了提出的新算法和原来算法的性能,新算法在基本不增加计算复杂度的情况下,比原来算法的各项性能分别有不同程度的改善.     

双目标代价函数自适应均衡算法

为了实现有效的高速通信，色散信道必然引入符号间干扰。克服干扰的有效技术就是均衡。为此，提出了一个双目标代价函数，不同于以前的单目标代价函数。并给出了其实现算法和仿真结果，通过性能比较可以看出建议的准则和算法是有效的。     

双目标代价函数自适应均衡算法

为了实现有效的高速通信,色散信道必然引入符号间干扰,克服干扰的有效技术就是均衡。为此,提出了一 个双目标代价函数,不同于以前的单目标代价函数,并给出了其实现算法和仿真结果,通过性能比较可以看出建议 的准则和算法是有效的。     

基于遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法收敛速度慢,难以准确地收敛到最优解的问题,借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次优化问题,提出了一种基于遗传算法的直接盲信号检测的方法.所用遗传算法的特点是,适应度函数是直接针对被检测序列构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索空间是离散、有限的.仿真结果表明,该算法收敛速度快、性能好.     

分数间隔采样的并行均衡新算法

由于模拟接收机在宽带条件下的性能不稳定等缺点,全数字接收机逐渐引起了人们的兴趣.针对一种全数字并行接收机结构(APRX), 提出了一种分数间隔的并行均衡新算法(PFSE). 该算法基于恒模算法(CMA), 充分利用了APRX中的数据重叠特点,实现了与上述APRX结构的完美结合.此外,还分析了由于该并行均衡器的引入,对APRX环路稳定性、环路噪声带宽等性能所产生的影响.仿真结果表明 该并行分数间隔均衡器的性能相对于波特间隔采样的均衡器具有明显的优势,而且相对于串行分数间隔均衡器,就消除串扰能力而言,该并行算法基本上没有带来损失.     

基于QPSO的自适应均衡算法

自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。     

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。     

基于PCNN的图像直方图均衡化增强

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法.处理分为2个阶段,首先局部增强阶段,利用PCNN模拟空间掩盖效应去除了人眼无法察觉的双边缘,同时在神经元模型中引入侧抑制来模拟Mach带效应,使边缘处灰度差值更大,平滑区域灰度差值更小.其次全局增强阶段,将灰度信息与空间信息耦合到神经元的内部活动项,将阈值设置为局部增强后的图像直方图的累加密度函数,通过比较内部活动项与累加密度函数,得到最终的增强图像.理论与实验均证明了最终图像满足直方图均衡化的要求,不仅对灰度层损失问题免疫,而且直方图近似均衡.     

快时变信道下基于LSQR算法的ICI均衡

为了尽量消除正交频分复用(OFDM)系统中由于信道快时变导致的子载波间干扰(ICI),确保快时变信道下的可靠通信,提出了一种低复杂度LSQR(least square QR)判决反馈均衡器(DFE).该均衡算法充分利用了带状矩阵特性和时域LSQR迭代计算的特点,在计算复杂度和性能之间取得了良好的折中.仿真结果表明,在快时变信道下与已有的块判决反馈均衡(BDFE)算法比较,在计算复杂度相当的条件下,所提出的算法可有效改善带状矩阵近似误差导致的性能损耗,在高信噪比情况下有效地克服了"地板效应",在保持低复杂度的同时获得了更好的性能.