基于子空间分解的信道盲均衡

在分析可用二阶谱来实现非最小相位系统信道盲识别的基础上,介绍了采用过采样技术和子空间分解的方法来实现无线信道盲畜产品识别,而后对信道参数求逆就可获得均衡器。     

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。     

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。     

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。     

基于信道估值的判决反馈均衡器研究

比较分析了基于信道参数得到的滤波器系数解分别作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解及最优初始解的情况下均衡的性能改善程度,并将波特间隔判决反馈均衡器(BS-DFE)和分数间隔判决反馈均衡器(FS-DFE)的性能作了比较.理论和仿真分析表明:基于信道参数得到的滤波器系数解如果作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解,在信道保持不变的情况下有优势;将基于信道参数得到的滤波器系数解作为均衡器前向和反馈滤波器的最优初始化解,结合不同的均衡器结构(BS-DFE和FS-DFE),与LMS算法结合,得到的均衡效果在不同程度上得到改善,FS-DFE均衡的效果比BS-DFE的均衡效果更加收敛,但运算量并没有得到改善.研究表明:在不同的情况下,各种均衡方式方法都有其自身特点,根据实际要求采用不同的均衡方式或同时使用会取得最佳效果.     

一种基于模糊神经网络的盲均衡算法

提出一种新的基于模糊神经网络的盲均衡算法,它利用盲估计算法与模糊神经网络相结合的原理,先对通信信道进行盲估计,利用得到的信道特性来估计FNN盲均衡器中的隶属函数中心与宽度初值。传统算法中,中心与宽度的初值设定由专家提供,会有一定的偏差。本算法利用信道特性来估计隶属函数的初值,有效地避免了人为确定初值的不确定性。同时本算法克服了原有盲均衡算法反卷积计算量大的缺点。仿真结果证明本算法与同类算法相比,收敛速度加快,误码率减小。     

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。     

适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型

针对背板通信中信道的时变干扰,该文提出具有增益自适应和盲均衡动态校正功能的均衡模型。该模型基于符号-符号LMS算法,采用CTLE(连续时间线性均衡器)对受到信道干扰的信号进行初步补偿,同时利用增益监控算法和动态盲均衡自适应算法实现对信道幅度衰减的监测和补偿。而在DFE(判决反馈均衡器)中,同时结合半速率结构进行信号的补偿和判决,进一步消除误差。研究结果表明,该模型可对受干扰眼图进行大幅度的校正和补偿,提高传输信号的可靠性,实现均衡功能。     

CES型盲均衡及其基于高阶统计量的一种实现

介绍了一种全新的设计盲均衡器的评估标准──信道评估标准ＣＥＳ（ＣｈａｎｎｅｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＳｔａｎｄａｒｄ），并就其实现方式作了简要讨论，在分析现有算法优缺点的基础上，基于高阶统计量，对非最小相位线性信道，提出了一种ＣＥＳ型盲均衡算法ＨＣＢＥＡ，该方法避免了ＣＥＳ盲均衡中常见的大运算量的缺陷，由多电平ＰＡＭ及ＱＡＭ信号仿真实验表明，该方法具有良好的均衡特性。     

MIMO系统中基于空时分组码的信道盲估计算法

提出了一种基于空时分组码的信道盲估计算法,算法利用空时码的码构造进行盲估计。通过对信道输出进行子空间分解发现,如果信号子空间完全由信道参数确定,则可以对信道参数进行估计。该算法针对的是一般的空时分组码结构,文中通过仿真验证了一些特殊的分组码的信道估计性能。     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略,保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5 dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略。保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

利用高阶矩解决数字通信中的盲均衡问题

针对盲均衡算法中，以梯度的估值计算抽头最佳系数时收敛性不理想的问题，介绍了一种新的以高阶矩来求解均衡系数的方法，并对该方法的性能进行了讨论。     

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.     

异步DS-CDMA系统中基于线性预测的直接盲均衡

应用了最近提出的针对直接序列扩频码分多址(DS—CDMA)系统反向链路(异步传输模式)的线性预测方法，通过对接收信号进行线性变换，在所需用户扩频码已知的情况下，得到其信道列矢量子空间，然后在此基础上进行MMSE均衡器和迫零均衡器的设计，以达到同时消除MAI和ICI的目的。应用直接盲均衡处理，能够避免信道估计可能的误差对多用户检测性能所产生的影响。仿真结果表明，算法的准确性和鲁捧性得到明显提高，并且有较好的对抗远近效应的能力。     

一种基于预编码技术的盲信号恢复与检测算法

提出了一种用于多输入多输出信道的,基于预编码技术的盲信号恢复与检测算法．在发送端,对每个用户输出符号的模进行预编码;在接收端,利用改进的代数常模算法进行信道的补偿和信号检测．该算法能一次性的、显式的获得针对每个用户的均衡器,并分离出用户发送的符号,有效地去除码间干扰和用户间干扰．模拟结果显示,该算法具有简洁、可并行处理和抗远近的特点。