基于凸组合的CMA稳态性能分析

为进一步提高盲均衡器的收敛速度,减少稳态误差,提出针对两个不同p和不同步长的CMA盲均衡滤波器凸组合方案,以适用于服从alpha稳定分布的脉冲噪声环境.利用分数低阶统计量、能量守恒以及分离假设等条件,推导出该方案的超量均方误差(excess mean square error,EMSE)理论公式.仿真结果表明,该方案能...     

采用瞬时转移结构的凸组合最小均方算法

为了避免单个滤波器在收敛速率与稳态误差上的相互制约,从而导致系统性能下降的问题,文章采用凸组合最小均方算法,将快速滤波器与慢速滤波器并联使用来解决。为进一步改善性能,提出了一种采用瞬时转移结构的低复杂度凸组合最小均方算法。在该算法中,分别使用修正反正切函数和sign函数对参数λ(n)和a n()的更新迭代公式做了简化和改进,同时为加快算法的收敛速率引入一个长度为N0的窗实现瞬时权值转移。仿真结果表明:文中改进算法在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能,并且具备更快的收敛速率。     

基于动量因子DD-LMS算法在高速相干接收机中的应用

光纤中的色散是引起传输信号码间串扰(ISI)的直接原因,传统的用于均衡ISI的自适应盲均衡算法收敛速度慢、误差大,不适用于高速相干接收机.为解决该问题,本文引入动量因子,改进基于判决引导的最小均方(DD-LMS)算法用于优化光纤信道色散影响,理论推导并论证动量因子对盲均衡算法的收敛性能及误差函数的影响,同时探究不同函数...     

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SA-GSO的小波加权多模盲均衡算法

为解决传统多模盲均衡算法（MMA）在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法（SA-GSO-WT-WMMA）。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化（SA-GSO）算法和正交小波变换（WT）,利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。     

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.     

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。     

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。     

随机梯度估值在盲均衡算法中的影响

利用代价函数求梯度值,再利用梯度值进行迭代是一种最速下降法,在各种盲均衡算法中广泛使用,其收敛速度较快,收敛误差较小,但未考虑信道中随机多变的噪声对其产生的影响.该文引入随机梯度估值,在梯度向量中加入噪声成分,结合梯度估值引起的权偏差相关系数,分析其对盲均衡算法的影响.理论研究和仿真结果表明,随机梯度估值引起权值偏差,影响着算法的收敛速度和剩余误差.