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。     

量化在基于正交小波的盲均衡算法上的应用

常数模算法(CMA)是实际中应用最广的一种盲均衡算法，基于正交小波的CMA算法(WBCMA)与传统的LMS算法的横向均衡器相比收敛速度快，但计算量却有所增加，把量化应用到WBCMA上，采用以2的整数次幂对误差项进行量化，减小了误差项的字节数，因此减少了算法迭代中的乘法运算．计算机仿真证明了该方法的有效性，     

一种新的用于3G互连的盲均衡改进算法TDE—CMA

DVB中广泛使用的CMA均衡算法一直深受伪收敛问题的困扰。从CMA算法的代价函数、迭代方程 及初始化系数等方面对伪收敛问题进行研究,在此基础上提出一种带时延估计的CMA改进算法。该算法通过引 入时延校正因子来调整主径的位置,从而避免了伪收敛现象。计算机仿真表明该方法大大提高了原算法的收敛 性,并且具有运算量小、易实现的优点,是一种实用性较强的改进算法,适用于高速的３G互连应用。     

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。     

基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

盲信道均衡中的一种修正恒模算法

用于数字通信盲信道均衡的恒模算法(CMA)存在收敛速度慢和相位旋转等缺点.该文提出了一种修正的恒模算法(MCMA),该算法能使被修正的误差函数最小化,并且自适应学习率可由接收序列即时调整.用正交振幅调制(QAM)信号对两种算法进行了性能比较,广泛的模拟结果显示提出的修正恒模算法比普通恒模算法的收敛速度快,均衡输出符号间干扰(ISI)小.该算法收敛后均衡器输出既无相位旋转也无延迟等特点.与普通恒模算法相比该文提出的修正恒模算法的盲均衡性能更优.     

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MSE变换的变步长恒模盲均衡算法

在介绍恒模盲均衡算法基础上,提出一种新的变步长恒模盲均衡算法,算法中的步长由MSE经变换后控制。新算法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。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,都具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。     

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...     

CMA(p,q)型自适应算法的稳态性能分析

在数字通信中具有广泛应用的盲均衡恒模算法CMA(p,q),其参数p和q值一般选取为正整数1和2.为适应更一般环境,有必要将参数p和q值从整数推广至普通正实数.与传统的性能分析方法即对权值误差向量的协方差矩阵进行递归推导不同,基于能量守恒关系,直接对误差函数进行泰勒级数展开,并利用分离假设原理,推导出CMA(p,q)的通用稳态封闭解析表达式,并建立关于p,q值在可选择范围的理想的数学模型.仿真结果表明,复数或实数数据的仿真值和理论值均较为匹配.     

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.     

基于酉空时码的盲信道均衡新算法

在具有码间干扰的多入多出（MIMO）无线通讯系统中,针对酉空时编码,提出了一种新的分数间隔矩阵恒模盲均衡算法。这种新算法比矩阵恒模算法表现出更快的收敛速度、更好地抑制噪声的性能。这种均衡器可以和非相干检测器配合使用．从而存存在码间干扰的情况下实现低复杂度的完全盲均衡。     

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)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。理论分析和计算机仿真实验均表明,新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。     

自适应变步长恒包络算法AS-CMA用于DS/CDMA中盲干扰抑制

基于直接序列码分多址(DS／CDMA)系统中的多址干扰(MAI)和窄带干扰(NBI)，提出了一种变步长盲恒包络算法(AS-CMA)，并同自适应变步长最小均方算法(AS-LMS)进行了比较。仿真结果表明，AS—CMA算法能够自动地适应环境的变化，收敛性和稳定性均优于AS—LMS算法。     

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。     

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

将恒模算法与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了基于连续Hopfield神经网络的盲多用户信号检测算法。     

基于最小峭度准则的码约束盲恒模干扰抑制算法

提出一种基于最小峭度准则初始化的码约束盲恒模算法.通过对均衡器的权向量增加约束,使其在迭代更新最小化代价函数时,能有效地抑制干扰,同时保证DS-CDMA系统的期望用户信号不被抑制.仿真结果表明:在相同条件下,采用该算法得到的输出信噪比有明显的改善,输出的均方误差也大大减小.     

基于模糊控制器的变步长盲均衡算法

分析研究变步长恒模盲均衡算法基本原理和基于模糊控制器变步长盲均衡算法基本原理后,提出了一种新的基于模糊控制器的变步长盲均衡算法.该算法利用模糊控制器控制盲均衡算法的迭代步长,得到了更好的均衡性能.     

基于最小二乘常模算法的盲多用户检测

提出将最小二乘常模算法 (LSCMA)用于盲多用户检测 ,此算法对任意线性无关输入数据集具有全局快速收敛性及稳定性。将LSCMA与传统最陡下降常模算法 (SDCMA)及线性受限常模算法(LCCMA)比较 ,LSCMA收敛速度比另两者更快 ,但复杂度较高     

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。