引入Renyi熵的正交小波盲均衡的快速算法

把一种最新的基于Renyi熵的随机梯度最陡下降的盲均衡算法引入到正交小波CMA盲均衡(WBCMA)中，使得正交小波盲均衡算法的收敛速度显著增加，而计算量却增加很少。     

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。     

DS/CDMA系统中盲干扰抑制的快速收敛算法

提出了一种快速收敛的Set-Membership恒包络算法(SM-CM)用于DS／CDMA系统中的盲干扰抑制问题．这种方法是对恒包络算法的代价函数加一个误差上限，在由这个误差上限确定的超平面带里自适应地调节步长，从而得到最佳的检测器权值．对SM-CM和CMA算法的性能做了比较，并分析了误差上界不同对算法的影响．仿真表明，SM-CM算法的收敛速度、稳态性能和计算复杂性均优于传统的CMA算法，并且在动态环境中能快速地跟踪系统的变化，有效地抑制扩频系统中的多址干扰和窄带干扰．     

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.     

基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法

针对常模算法(CMA)及基于剩余误差非线性变换变步长常模算法(REVCMA)收敛速度慢的缺点,提出了以误差函数为随机变量、以瑞利分布为变步长,构造了基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法(RDVCMA)。该算法的变步长有两个参数,通过调整该参数,可以加快收敛速度。分别用4QAM及4PSK信号,通过典型电话信道,对算法进行了仿真研究。结果表明,在同样的稳态误差条件下,新算法具有比CMA及REVCMA更快的收敛速度。     

一种改进的变步长双模算法研究

在对常模算法 (CMA) 和改进常模算法(MCMA)的研究基础上,提出了一种改进的变步长双模算法(Variable Step-size MCMA-DD).改进算法通过误差信号自动地调节步长,从而调节算法的收敛速度.通过仿真表明,改进算法具有与MCMA-DD算法相近的误码性能,但是很大程度地加快了算法的收敛速度.     

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。     

最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现

介绍了基于FIR和IIR的采用最小均方误差（MMSE）算法的判决反馈均衡器,针对该算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器;LMS算法和CMA算法,对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点,在此基础上提出了一种改进的混合算法,仿真表明,该算法只需要少量的训练序列,性能比CMA算法有明显的改进。     

基于DSP算法的光相干检测通信MSK信号研究

为了解决光相干检测通信MSK信号出现的相位偏移和信号幅度失真问题，结合MSK信号的连续相位调制特点，对常数模均衡算法进行了改进，提出了改进后的CMA算法，并利用其来消除MSK信号的残余误差。结果表明，在没有加入相位噪声的情况下，该算法能够对MSK的全部噪声进行消除，在加入相位噪声后，与传统的CMA算法相比，该算法得到的误码率最小为10^-5,且能消除所有残余误差，具有更好的效果，说明该算法能够完整有效地恢复出光相干通信系统的MSK信号，具有一定的参考价值。     

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。     

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。     

DSE—CMA：一种新的常数模盲均衡算法

针对单输入多输出（SIMO）通信接收系统模型下的常数模算法计算量比较大的缺点,以及另一种改进的CMA算法,即Signed-Error CMA算法收敛性能不确定的弱点,引入了一种新的盲均衡算法,即Dithered Signed-Error CMA(DSE-CMA）算法,并分析了DSE-CMA算法的实现原理和实现过程中的各种约束条件,通过仿真实验比较了这3种算法的性能实验表明,DSE-CMA算法具有与一般恒模算法相近的性能,但计算量明显减小,且比SE-CMA算法稳定。     

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。     

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.     

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.     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

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.