基于修正超指数迭代算法的双模式盲均衡算法仿真研究

收敛速度和剩余均方误差是评价盲均衡算法性能优劣的主要参数之一。超指数迭代盲均衡算法收敛速度快，但是，该算法对高阶QAM信号具有较大的剩余均方误差。针对数字无线电信道的盲均衡问题，提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法，该算法可校正无线电信道引入的载波相位旋转，并具有较快的收敛速度。在此基础上又提出了一种双模式盲均衡算法，该算法在收敛阶段采用修正的超指数迭代算法，之后根据某一切换准则，切换到判决导引算法，可有效减小超指数迭代算法对高阶信号的剩余均方误差。通过仿真证明了本算法的有效性。     

动态目标函数下的神经网络盲均衡仿真研究

盲均衡算法中常数模(CMA)和判决引导(DD)模式适时切换可以有效提高算法收敛速度和均衡性能,但是切换时机难以选择,同时在信道突发干扰条件下无法保证算法的稳健性.为此结合CMA和DD算法代价函数构造了一种动态目标函数,目标函数随着均衡算法迭代次数进行调整,以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器实现信道均衡,并以移动窗剩余误差变化率为判据对目标函数进行适时重置克服信道可能的突发干扰.计算机仿真表明了算法的有效性.     

基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法

在分析正交小波包变换盲均衡算法特性的基础上,提出一种基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法(WPT-VDMA)。该算法利用正交小波包变换良好的去相关性和变步长,来加快收敛速度;利用符号判决实现基于正交小波包变换的常数模盲均衡算法(WPT-CMA)与基于正交小波包变换的判决导引盲均衡算法(WPT-DD)间的切换,以减小均方误差。仿真结果表明,与WPT-CMA和WPT-DMA(基于正交小波包变换的双模式盲均衡算法)相比,WPT-VDMA收敛后的均方误差分别减少约3.1dB和2.2dB,收敛速度分别快约6500步和3000步。因此,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、均方误差小的特点。     

适用于16QAM信号的水声信道载波恢复盲均衡算法

针对水声信道的相位旋转问题,提出了适用于16QAM信号的新的载波恢复算法(NCRA)。对CMA的代价函数进行修改,并以此作为冷启动模式,当误码率足够低时,采用判决域方法切换到判决误差导引(DD)算法模式。该算法不仅能够完成信道均衡、纠正相位旋转,而且可以获得较低的剩余均方误差。采用典型的深海水声信道对该盲均衡算法进行的仿真结果表明:该算法能够很好地完成水声信道的载波相位恢复,对提高水下通信质量具有较高的实用价值。     

适用于高阶QAM信号的双模式盲均衡算法及仿真

提出了一种适用于QAM信号的双模式盲均衡算法，该算法以常规的CMA算法为初始模式，第二模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡。通过判决条件对均衡器输出信号进行判决，使得该算法的迭代过程在两种模式之间自动切换，其收敛速度优于常数模算法CMA和基于判决圆环的双模式算法。通过水声多途信道的仿真实验，验证了该算法良好的收敛性能。     

基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法

针对严重线性失真的水声信道,在分析正交小波包变换理论和判决反馈盲均衡算法的基础上,利用正交小波包变换良好的去相关性特性,对判决反馈盲均衡算法的前馈滤波器权向量进行修正,提出了基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法(WPT-DFE)。与基于正交小波变换的判决反馈盲均衡算法(WT-DFE)和常规判决反馈盲均衡算法(CMA-DFE)相比,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计与仿真

针对常数模(Constant Modulus Algorithm,CMA)算法收敛速度曼、稳态误差大的特点,在分析超指数迭代(Super-Exponential Iterative,SEI)算法的基础上,结合正交小波变换理论,提出了基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计方法.该方法充分利用SEI算法对数据白化作用和正交小波变换良好的去相关性能,加快了收敛速度、减小了稳态误差.时变信道盲均衡仿真结果,验证了该方法的有效性.     

基于统计特性均衡准则的线性符号判决反馈盲均衡算法

为了克服多途水声信道引起信号的相位旋转及基于高阶统计量的线性均衡器（LE）收敛后均方误差大的不足,提出了基于统计特性均衡准则的线性符号判决反馈盲均衡算法。该算法充分利用高阶统计量所包含的相位信息、均衡器输出信息的非线性变换及判决反馈算法来补偿相位旋转;利用符号算法可以减少计算量的特点来加快收敛速度;利用判决反馈滤波器的性能来减小均衡器输出的均方误差。因此,该算法在减小均方误差与补偿相位旋转方面的性能优于基于统计特性均衡准则的线性盲均衡算法;在收敛速度方面的性能优于基于统计特性均衡准则的线性判决反馈盲均衡算法。通过水声信道的仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,利用QAM信号信道利用率高及高阶QAM信号模值不为常数的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA).该算法以常规的CMA为基础模式,以多模算法(MMA)为第二模式,用该模式对于处在不同模值上的信号,以相对应的模值为参数分别进行均衡.另外,两种模式是同时对信号进行均衡的,并且在第二模式中,利用判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使得模值能自动进行切换.利用水声信道对DMMA和CMA进行仿真实验,结果表明,与CMA相比,DMMA能针对性地对位于不同模值上的信号分别进行均衡,且收敛速度快、稳态误差小.     

基于最大比合并空间分集判决反馈盲均衡算法

信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析空间分集技术和判决反馈盲均衡性能的基础上,提出了一种基于最大比合并空间分集的判决反馈盲均衡算法(MRC-DFE),该算法利用了空间分集来减少衰落的影响,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.