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.     

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。     

分数间隔判决反馈均衡技术的研究

本文研究了基于分数间隔的判决反馈均衡器,这种均衡器既对时间同步误差不敏感,又能在消除码间干扰的同时不引入噪声增益。分别采用最小均方算法,递归最小二乘算法和恒模算法来实现分数间隔判决反馈均衡器。通过仿真,比较了这三种算法的优缺点。在此基础上提出了一种改进的LMS和CMA算法相结合的混合算法。该算法只需要少量的训练序列,且性能比CMA算法有明显的改进。     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

适用于高进制QAM的等效恒模盲均衡算法

为了实现对非恒模信号的高效均衡,该文在恒模盲均衡算法(Constant Modulus Algorithm, CMA)的基础上,提出了两种改进算法：一,对星座符号点进行井字形划分,在非恒模信号的每个区域内都可等效为恒模情况,从而得到等效恒模分区的盲均衡改进算法(Equivalent Constant Modulus Partition Algorithm, ECMPA).二,使用CMA算法和ECMPA算法同时运行来快速打开眼图,根据根均方标准误差(Root Mean Square Error, RMSE)的取值CMA算法自适应启动或停止,由此得到ECMPA+自启动(Self-Stop and Go, SSG)CMA算法.仿真结果表明,16正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)情况下,ECMPA和ECMPA+SSG-CMA算法都能实现快速收敛,稳态误差小,并对信号相位进行了矫正,即使信道突变,也能又快又好地实现再次均衡,性能优于其他算法.64QAM情况下,ECMPA算法的收敛速度会变慢,给定信号量的情况下甚至不能达到收敛,而ECMPA+S...     

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。     

一种低复杂度并行软方向判决恒模盲均衡算法

针对并行软方向判决的CM盲均衡算法(CMA+SDD)可以明显改善单纯CMA均衡器性能,只是其运算量比较大的问题,在不产生星座缩减现象条件下,对CMA+SDD算法进行简化,提出一种能根据均衡器输出信号星座点位置对复平面进行随机划分的低复杂度算法.该算法可以克服S.Chen算法采用固定复平面划分带来的收敛慢的缺点,并减少了计算量.16QAM仿真结果表明该算法的收敛速度比S.Chen的算法快,并在低信噪比(SNR)下算法表现良好.     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统,提出了一种改进的自适应恒模算法,即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上,提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真,表明了空时恒模算法(ST-CMA)比传统的恒模算法(CMA)在相同参数条件下有性能的提高。     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统，提出了一种改进的自适应恒模算法，即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上，提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真，表明了空时恒模算法（ST-CMA）比传统的恒模算法（CMA）在相同参数条件下有性能的提高。     

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。     

一种改进的QAM信号的恒模算法:MCADAMA

提出了一种适用于QAM系统的改进的双模式算法MCADAMA(modified CMA-assisted decision adjusted modulus algorithm).通过研究Afford提出的CADAMA双模式算法,受到MCMA算法的启发,结合恒模算法的特性,研究出了MCADAMA算法.通过搭建QAM盲均衡系统平台,把MCADAMA算法和其他3种恒模算法进行了比较,仿真结果表明,MCADAMA算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,有效地提高了系统性能.     

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。     

采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法

为进一步提高恒模盲均衡算法的性能,文中提出了一种采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法。利用两次相邻均衡迭代前后的归一化权值变化量定义瞬时梯度变化率,并依此设置判据实现均衡迭代过程中的恒模算法和判决引导算法的适时切换,实现双模式盲均衡算法。双模式盲均衡算法可以有效结合恒模算法稳健和判决引导算法快速收敛和收敛精度高的优点,提高盲均衡算法的性能,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

DSE—CMA：一种新的常数模盲均衡算法

针对单输入多输出（SIMO）通信接收系统模型下的常数模算法计算量比较大的缺点,以及另一种改进的CMA算法,即Signed-Error CMA算法收敛性能不确定的弱点,引入了一种新的盲均衡算法,即Dithered Signed-Error CMA(DSE-CMA）算法,并分析了DSE-CMA算法的实现原理和实现过程中的各种约束条件,通过仿真实验比较了这3种算法的性能实验表明,DSE-CMA算法具有与一般恒模算法相近的性能,但计算量明显减小,且比SE-CMA算法稳定。     

基于均方误差的变步长恒模盲均衡算法仿真

阐述了用于信道盲均衡中恒模算法的数学模型和基本原理,在此基础上进一步研究其改进的变步长算法.采用的改进算法是以剩余均方误差作为调整步长的参量,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.在分析不同步长对算法收敛性能的影响的时候,使用了集平均的处理方式,使得均方误差学习曲线变得较为平滑,易于比较.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,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.     

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。