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.     

含公零点SIMO信道QPSK序列盲检测

在QPSK字符集下导出了与传统迫零均衡准则有本质不同的ε-均衡准则,并证明了ε-均衡器存在的充分及必要条件.给出了基于ε-均衡准则的QPSK序列盲检测算法,该算法将QPSK序列盲检测问题转化为带整数约束的二次规划问题.采用具有多项式近似复杂度的ε近似算法解决带整数约束的二次规划问题.仿真结果表明,该算法能够有效地适用于含公零点的单输入多输出信道,并对信道阶具有稳健性,无论信道是否包含公零点,该算法误码性能都明显优于基于二阶统计量的其他经典算法.     

基于统计特性均衡准则的联合盲均衡算法

研究了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡结构,以有效克服水声信道多径衰落的不利影响,并针对水声信道的时变多普勒特性,引入数字锁相环技术,提出了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡,与数字锁相环相结合的联合盲均衡算法,以快速纠正信道引入的载波相位旋转,加快算法的收敛速度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法

提出了一种基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法。该算法利用接收信号的二阶循环平稳性,依据MMSE准则,不经过辨识直接均衡信道。由于利用了信号的周期循环平稳性,该算法可以实现非最小相位系统的盲均衡。仿真实验表明,与基于子空间的盲均衡算法和基于CMA的盲均衡算法相比较,该算法运算复杂度低、收敛速度快、且不会陷入局部最优点。此外,由于该算法不经过辨识直接均衡信道,所以受信道阶数误差的影响较小。     

基于最大峰度准则和遗传算法的盲辨识与盲均衡

根据最大峰度准则设计了一种针对线性系统的盲辨识与盲均衡算法.该算法在对系统参数进行估计的同时,用求逆滤波器的方法估计均衡器系数,并利用最大峰度准则不断调整系统参数的估计值,使其逼近实际值.由于采用了高阶累积量,算法对高斯噪声有较好的抑制能力.针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,又提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索.仿真实验表明,本算法具有快速收敛性能和高精确度等优点,能够大大提高均衡后的输出信噪比.     

基于最大峰度准则和遗传算法的盲辨识与盲均衡

根据最大峰度准则设计了一种针对线性系统的盲辩识与盲均衡算法。该算法在对系统参数进行估计的同时，用求逆滤波器的方法估计均衡器系数，并利用最大峰度准则不断调整系统参数的估计值，使其逼近实际值。由于采用了高阶累积量，算法对高斯噪声有较好的抑制能力。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题，又提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索。仿真实验表明，本算法具有快速收敛性能和高精确度等优点，能够大大提高均衡后的输出信噪比。     

一种简化短波通信中的自适应信道均衡技术算法研究

通过对短波通信中的自适应信道均衡技术的比较研究,分析出各自适应信道均衡技术的优缺点,并给出MATLAB仿真结果,提出一种改进型Viterbi算法(MVA),能大大提高短波信道的自适应均衡能力.     

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。     

SIMO信道组合优化递推序列检测算法

传统的盲均衡算法主要基于高阶统计量(HOS)法或信道输出过采样的二阶统计量 (SOS)算法,而这些算法不能实际应用于时变环境。与现有的自适应均衡LMS算法、RLS算法不同,提出了一种基于有限字符集信息的组合递推算法,实现单输入多输出 (SIMO)信道盲序列检测。仿真表明:该算法具有较快的收敛速度和较低的稳态误码。     

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。     

基于概率密度函数的低复杂度盲均衡算法

为降低基于Parzen窗随机盲均衡(SQD)算法在传输信号采用高频带利用率QAM信号时的计算复杂度,提出一种低复杂度SQD算法(LCSQD).将判决区域从整个星座修改为一个以均衡器输出为圆心,半径为可调的圆,计算量较少,并且不会随QAM阶数的增加而增加.采用16QAM和64QAM调制信号测试了不同判决半径时LCSQD算法的性能.结果表明,两种算法的稳态剩余ISI相接近时,LCSQD算法的收敛速度快于SQD算法.     

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。     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFB-LSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFB-LSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

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。     

基于小波神经网络的航空通信盲均衡方法

针对航空通信信道中,多径干扰带来的信号畸变以及信道记忆效应所产生的码间干扰会严重影响通信质量,且现有的均衡算法由于收敛速度较慢无法适应高速航空通信的需求。提出了一种利用均衡器输出信号构建反馈循环的小波神经网络盲均衡算法。该方法利用反馈循环来消除航空信道的记忆效应,并结合小波神经网络时频局域性的特性来消除航空信道的多径效应和信号畸变所产生的码间干扰。仿真结果表明,该方法可以有效提高盲均衡算法的收敛速度,并使输出的信号星座图更加清晰与紧凑,有利于码间干扰的消除,具有一定的实际应用价值。     

联合CMA+DDLMS盲均衡算法

在数字视频广播有线标准接收机的盲均衡器中,通常采用恒模算法(CMA)进行系数的初始化计算。为了克服传统恒模算法收敛速度慢的缺点,该文提出了一种用于捕获阶段的快速盲均衡算法。该算法在捕获阶段同时利用恒模算法和面向判决的最小均方算法(DDLMS)的误差对系数进行更新,在不增加乘法运算次数条件下提高了均衡的性能。对该算法进行了理论分析,并针对正交幅度调制信号进行了仿真。结果证明,该算法能够在保证收敛精度的基础上,有效提高盲均衡收敛速度,同时便于硬件实现。