基于布谷鸟搜索算法优化的正交小波多模盲均衡算法

提出了一种新的盲均衡算法—基于布谷鸟搜索算法优化的小波多模盲均衡算法(CSWT-MMA),该算法利用正交小波变换(WT)降低信号的信噪比,并将具有卓越的全局搜索能力的布谷鸟搜索(CS)算法引入多模盲均衡算法(MMA).水声仿真结果表明,新算法能较好地捕获全局最优解,有效改善了MMA容易陷入局部最小值、收敛速度慢、稳态误差大等问题,具有更快的收敛速度和更小的均方误差,均衡质量更高.     

基于萤火虫群优化的小波常模盲均衡算法

提出基于萤火虫群优化的小波常模盲均衡算法(GSO-WT-CMA),利用萤火虫群优化(GSO)算法良好的全局搜索能力来优化均衡器的初始权向量,结合正交小波变换(WT)降低信号自相关性,有效改善了常数模盲均衡算法(CMA)容易陷入局部最小值、收敛速度慢、稳态误差大等问题.水声仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,均方误差小,能获得全局最优解等优点.     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

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。     

频率分集多小波神经网络盲均衡算法

在分析多小波神经网络盲均衡的基础上,提出了频率分集多小波神经网络盲均衡算法（ FD －MWT －FNN）,该算法利用多小波的特性,加快算法的收敛速度,采用具有对称特性的误差函数减小算法的均方误差,为了进一步提高算法的性能,引入频率分集技术克服多径衰落的影响。水声信道的仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳态误差小的特点。     

高速卫星通信系统中的盲均衡算法研究

在卫星通信系统中,随着其信息处理速度不断提高,码间串扰的问题也日益严重,这对解调器性能造成很大影响。考虑到无线信道的时变性和随机性,引入了自适应盲均衡技术来解决该码间串扰问题,对此给出了3种盲均衡算法,即恒模算法（constant modulus algorithm,CMA）、改进的恒模算法（modified constant modulus algorithm,MCMA）和多模算法（multi-modulus algorithm, MMA）。针对不同的调制方式,从星座图,稳态误差和误码率3个方面进行了性能分析。仿真结果显示,采用自适应盲均衡技术可以降低均方误差,使得星座图变得清晰而紧凑,减小误码率,提高通信系统性能。从工程角度来看,对于8PSK,16APSK和32APSK调制,CMA算法均衡速度最快,实现复杂度最低,最适合硬件实现。对于64APSK调制,只有MMA算法对其有良好的均衡效果,故选择MMA算法完成硬件实现。     

卫星高速数据传输中低误差抑制均衡算法

幅相键控调制系统中,为消除码间干扰,并解决高阶调制信号多模值的匹配问题,本文基于均衡器输出功率的线性变换定义新的代价函数,使用抑制低误差函数项的方法构造新的梯度函数,进而提出了新的均衡算法。该算法通过解决信号多模值与算法散度常量的匹配问题,提高收敛速度和降低稳态均方误差;通过抑制低误差函数项的方法,保证收敛过程的稳定。仿真结果表明,针对16-APSK调制信号,本文算法在保证收敛稳定性的同时,其均衡性能较恒模算法也有显著的提高。     

基于余弦代价函数的双模盲均衡算法

盲均衡算法不需要训练序列，就能够有效降低码间串扰（ISI），但是在脉冲噪声环境下，现有单滤波器均衡算法不能有效平衡收敛速率与均衡误差，算法收敛后ISI仍然较高。针对上述问题，提出了一种基于余弦代价函数的凸组合双模盲均衡算法。该算法将2个盲均衡器并联使用，其中一个作为快速滤波器以保证收敛速率，另一个作为慢速滤波器以降低均衡误差。为了进一步抑制脉冲噪声，将分数低阶统计量引入到基于余弦代价函数的盲均衡算法和基于判决反馈准则的盲均衡算法中，并分别作为快速滤波器和慢速滤波器的权向量更新算法。仿真实验表明：当噪声设置为25 dB的高斯白噪声时，新算法收敛后ISI会低于常模盲均衡算法CMA和基于余弦代价函数的盲均衡算法CCF，星座图也较为清晰；当噪声环境为28 dB的α稳定分布噪声时，新算法利用分数低阶统计量以抑制脉冲噪声，能够得到较低的ISI和清晰的星座图，而凸组合结构兼顾了稳态误差与收敛速率，在进一步降低稳态误差的同时确保了较快的收敛速率。     

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。     

基于相邻信号点的自适应变模盲均衡算法

针对基于星座图划分的正交幅度调制盲均衡算法迭代初期误判率较高的缺点,在分析正交幅度调制信号自适应变模盲均衡算法的基础上,提出了一种改进的自适应变模算法。该算法在对每个星座点都均衡的同时,还将相邻星座点的影响考虑在内,并采用新的加权因子选取方法动态控制相邻星座点的权重比例,使得算法的误判率降低,从而具有更快的收敛速度。不同的水声信道仿真实验进一步验证了该算法在收敛速度上的优越性。     

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...     

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。     

基于 SADPSO 的 MPRM 最小化算法

针对混合极性Reed-Muller(mixed-polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑最小化问题,提出一种基于SADPSO (hybrid simulated annealing and discrete particle swarm optimization)的智能算法.该算法将模拟退火(simulated anhealing,SA)与离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)相结合,对DPSO所得到的最佳解应用SA,帮助算法跳出局部极小.使用所提出算法和已有智能MPRM最小化算法分别对23个MCNC基准电路进行逻辑最小化,并对算法结果质量进行定量评价.结果表明,与已有智能MPRM最小化算法相比,所提出算法具有更好的全局收敛能力,能够提高算法结果质量.     

基于加权判决信号的判决反馈盲均衡新算法

判决反馈常数模盲均衡算法(CMADFE),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,容易引起判决器的误判,导致收敛速度慢。为了减小误判的影响,在迭代初期把判决信号加权后送入反馈滤波器中,当均衡一段时间后再把判决信号不需加权直接送入反馈滤波器,从而得到加权的CMADFE算法。计算机仿真表明,加权的CMADFE算法提高了收敛速度,且均方误差亦有所减小。     

适用于高阶QAM信号的水声信道修正盲均衡算法

针对水声信道的相位旋转问题,提出了适用于高阶QAM(quadrature amplitude modulation)信号的改进的修正常数模算法（improved modified constant modulus algorithm, IMCMA）。在不增大计算量的前提下,对修正常数模算法（MCMA）的权值迭代函数进行修改,从而修正误差控制函数,改善相位补偿能力。在具有多普勒相位旋转的典型两径水声信道环境中进行计算机仿真。结果表明,IMCMA算法相比MCMA算法加快了收敛速度,改善了稳态误差性能;同时又具有和LMS(least mean square)算法相当的相位补偿能力和收敛性能。IMCMA算法可为高速水声通信提供一种非常实用的均衡方法。     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

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。