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。     

引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法

为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点,提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中,得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均衡算法的迭代公式。在研究动量因子变化规律的基础上,进一步引入指数函数的变形形式,构造了动量因子与误差之间的非线性函数关系。利用误差的递减规律实现动量因子的自适应减小,从而达到加快收敛速度,降低稳态误差的目的。理论分析和仿真结果均表明:提出的新算法与传统多模算法及共轭梯度多模算法相比较,能够有效地提高收敛速度,并且降低了稳态均方误差。     

新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的多模算法

为了提高多模信号的均衡效果,提出一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模算法(nm DNAGAFS-DNA-FWMMA)。该算法利用新型变异DNA遗传人工鱼群算法收敛速度快和全局搜索能力强的优点,通过DNA约束模型和代价函数来寻找最优DNA序列,将该序列解码后作为频域加权多模算法(FWMMA)初始最优权向量,以提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,nm DNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。     

基于半监督聚类理论的MQAM信号的盲识别

在MQAM信号的调制识别中,传统聚类算法聚类效果差,误差平方和函数出现起伏且收敛慢.对此问题,提出由标记的样本点来指导隶属度及聚类中心的更新的半监督聚类理论重构MQAM信号星座图的方法.通过分析星座图,提出了基于星座图圆半径的识别方法,完成了对不同阶数MQAM信号调制方式的识别.仿真结果表明该方法提高了聚类准确度,误差平方和函数曲线平滑,且MQAM信号的识别率在90％以上.     

基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方算法

为解决传统凸组合自适应滤波算法在联合参数迭代计算量大、算法收敛速度慢、跟踪性能差等问题,提出了一种基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方(SCLMS)算法;该算法用一种新的S型函数,代替Sigmoid函数,在保证和CLMS算法相同稳态误差情况下,避免了指数运算,减少了计算量;同时也提高了收敛速度和信号的跟踪性能。通过独立高斯白噪声作为输入信号算法仿真、相关噪声作为输入信号算法仿真;以及非平稳环境下算法仿真;并对三种仿真结果进行了分析,验证了该算法性能可靠有效。     

基于Simulink的坐标变换多模盲均衡算法建模与仿真

针对传统的常模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交幅度调制(QAM)信号会产生失效问题,在利用坐标变换、双曲正切误差函数和非线性判决反馈结构特点的基础上,提出了一种基于坐标变换的多模盲均衡算法(CTHMMADFE)。该算法通过坐标变换将高阶非常模QAM信号变为常模4QAM信号,利用双曲正切函数作误差函数,利用判决反馈结构非线性特性进一步补偿信道非线性影响。通过M文件对CTHMMADFE的性能进行验证,在获得性能最佳时算法中各参数值后,由这些参数构建CTHMMADFE的Simulink仿真模型。     

一种新的变步长LMS算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种新的步长与误差信号之间的函数关系。既能保证均方误差收敛、有较小的失凋,又能在算法达到稳态时,在低信噪比环境下有很好的跟踪性能,并且不易受噪声影响。理论分析和计算机仿真结果均表明该算法优于传统算法。     

基于随机森林的认知网络主用户信号调制类型识别算法

针对低信噪比情况下主用户信号调制类型识别率低的问题,提出了一种使用信号循环谱中特征参数作为样本参数的基于随机森林的认知网络信号类型识别算法,通过使用训练完成的随机森林对主用户信号类型识别,有效抑制了采用ANN和SVM进行识别所造成的误差影响,提高了低信噪比下信号识别的精确度,实现了不同调制类型信号的有效检测与识别.实验结果表明:所提出的算法有较高的主用户信号调制类型识别精度,进而验证了算法的有效性.     

基于匹配信号变换的非线性调频干扰抑制方法

根据匹配信号变换特性,提出了一个基于匹配信号变换(MST)的特定时频结构(双曲线型、指数型)非线性调频干扰的抑制方法.推导和分析了基于匹配信号变换的参数估计均方误差,该误差与相位函数有关.仿真结果验证了该干扰抑制方法不仅能有效抑制单分量、多分量的特定时频结构非线性调频干扰,而且容易实现,提高了干扰抑制算法的时效性.     

基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法

针对现有调制宽带转换器(MWC)压缩采样信号重构算法对联合稀疏结构的限制及其受滤波器非理想因素影响的问题,提出了一种基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法.该算法采用洛伦兹范数来拟合误差项,设计了冲击噪声背景下的稀疏优化目标函数,可有效削弱异值点对重构结果的影响;同时进一步将零范数优化问题转化为矩阵平滑零范数的函数极值求解问题,并利用固定步长共轭梯度算法进行并行重构,以提高算法收敛速度和运行效率.仿真结果表明:与现有重构算法相比,在受滤波器过渡带等非理想因素影响下,所提算法可以提高稀疏信号的重构成功率,同时在重构速度方面具有较好的性能.     

适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡

为了克服常数模算法收敛速度慢稳态误差大的缺点,利用高阶QAM信号分布在多个不同模值上的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡算法.该算法采用T/2分数间隔结构,并以常数模算法为基础模式,而在第二模式中采用一种多模算法,且通过判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使均衡器能在多个模值中自动切换.计算机仿...     

APSK信号的混合盲均衡方法

针对幅度相移键控(amplitude phase shift keying,APSK)信号,为在载波相位恢复之前进行均衡,以减小码间干扰(inter-symbol interference,ISI)对载波恢复的影响,提出一种将恒模算法(constant modulus algorithm,CMA)和半径指导的均衡(radius directed equalization,RDE)方法相结合的盲均衡算法,该算法的代价函数是CMA代价函数和RDE代价函数的加权和。利用径向分散度的概念,该算法可以根据当前均衡程度自动地调整两种代价函数的权重,实现从CMA到RDE的软切换,从而自动适应不同均衡阶段和不同信噪比的情况。与单纯CMA均衡相比,该算法的收敛速度更快,而且稳态性能也更好,仿真结果验证了该方法的有效性。     

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.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

基于LMS的符号级自适应均衡算法

针对使用较短扩频码的CDMA系统中,多径干扰会严重影响接收机性能,尤其在多径时延较长的情况下,干扰会延续多个符号,造成严重的用户间、符号间干扰这一问题,提出了一种基于LMS的符号级自适应均衡算法,在接收机误码率性能及运算复杂度相当的情况下,提高了均衡算法的吞吐量.通过仿真和实验硬件平台测试可以看出,提出的均衡算法能够有效抑制多径衰落引起的用户间和符号间干扰,提高了算法单次迭代的吞吐量,降低了工程应用中运算时延对算法实际收敛速度的制约,更易于工程实现.      

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。     

基于MMSE-BDFE的联合检测技术

为了消除多址干扰和符号间干扰,引入联合检测技术,在保证最小均方误差线性块均衡（MMSE-BLE）算法性能的情况下,尽可能减少MMSE-BLE算法的计算量.基于此提出一种利用FFT进行矩阵分解的最小均方误差块判决反馈的联合检测算法（MMSE-BDFE）.仿真结果表明,该联合检测算法（MMSE-BDFE）与MMSE-BLE算法性能基本相同的情况下复杂度低于MMSEDLE算法,与ZF-BLE算法相比,在复杂度降低的同时,性能又有所提高,从而验证该算法满足实际通信的需要.     

高速低复杂度并行盲均衡的研究与FPGA实现

针对高速解调系统中由多径效应、射频器件和模数转换（ADC）的带内幅度相位的不一致性以及定时采样时刻的偏差等所引起码间串扰问题,提出了一种基于恒模算法（CMA）的低复杂度并行盲均衡实现结构,该结构运用弛豫超前变换技术以及快速FIR算法（FFA）,在符号速率远高于FPGA时钟频率的情况下,通过运用低复杂度的流水线并行结构,以较少的硬件开销,满足盲均衡最大化数据吞吐量的要求.将本架构在Xilinx XC7VX690T硬件平台上实现,并应用于600 Ms/s符号速率的高速解调系统中,极大地提高了信号的质量,从而验证了本算法的可行性和高效性.