一种复合型自适应Turbo均衡算法

针对短波信道以及短波瞬间通信以帧为单位进行传输的特点,提出了一种新的复合型自适应Turbo均衡算法(CATEA)。该算法结合最小均方(LMS)算法和递归最小平方(RLS)均衡算法的优点,分别在训练和直接判决阶段调整均衡器参数,因而克服了LMS算法收敛慢以及RLS算法计算量大的缺点。通过将该均衡算法与Viterbi译码算法进行迭代均衡和译码,极大地提高了均衡器性能,同时保持了较低的复杂性。仿真和实验测试证明了该算法的有效性。     

基于凸联合的Krylov子空间自适应LMS算法

提出了一种基于凸联合的Krylov子空间自适应最小均方（least mean square, LMS）算法。首先采用Krylov子空间变换将未知系统的冲击响应转换为Krylov子空间下的稀疏结构,利用其稀疏特性,将一种改进的比例归一化LMS（improved proportionate normalized LMS, IPNLMS）算法和一种变阶数归一化LMS（variable tap length normalized LMS, VTNLMS）算法进行凸联合,最后通过Krylov子空间反变换得到未知系统冲击响应。仿真结果验证了所提出的凸联合自适应LMS算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。     

水声信道快速收敛自适应均衡算法

从提高自适应均衡算法水声信号收敛性能的角度出发,提出了一种新的快速收敛水声信道自适应均衡算法。该算法将改进的归一化均方误差算法和判决反馈均衡器结构有机结合,在不增加计算量的前提下,很好地实现了不同水声信道的自适应均衡,易于算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法计算量同归一化最小均方(normalized least mean square, NLMS)误差算法的计算量相当,但在稳态误差和收敛速度上有很大优势;收敛性能与自适应调整最小二乘回归〖CD*2〗判决反馈均衡器(variable tap-length decision feed-back equalizer based on recursive least square, RLS-DFE)算法接近,却克服了RLS-DFE算法计算量大,不利于硬件实现的实际问题。提出的算法为水声通信提供了一种性能优良的可实现方法,具有较高的应用价值。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于小波变换的非线性信道判决反馈均衡算法

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道 ,在分析一种基于关联模型的非线性信道判决反馈均衡器的基础上 ,提出用正交小波表示非线性信道判决反馈均衡器并给出了自适应均衡算法。该算法的优点是将小波变换与关联模型相结合 ,利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差 (LMS)算法来提高收敛速度 ,计算量增加不多 ,易于实时实现。仿真结果表明 ,该算法具有良好的收敛性能     

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。     

误差反馈的正交小波均衡器结构与算法研究

在基于离散正交小波变换的基础上，结合传统的判决反馈自适应均衡算法，提出一种基于误差反馈的离散正交小波判决反馈均衡器结构和算法。对前馈滤波器用一组规范正交小波及其对应的系数来表示，后馈滤波器包含了误差反馈和判决反馈。并在此基础上，给出了自适应均衡算法。谊算法的优点是将离散正交小波变换和误差反馈相结合，利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差算法来提高收敛速度，利用误差反馈来减小误差信号之间的自相关性，以获得更小的均方误差（MSE）和误码率。     

基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法

为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square, LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

基于自适应混合能量参数的变步长LMS水声信道均衡算法

提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square, XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个自适应混合能量参数λk,改善算法收敛速度和鲁棒性。首先通过仿真分析变步长算法中的3个固定参数α,β,μ的取值范围及对算法收敛性能的影响;并在两种典型的水声信道环境下,采用两种调制信号对算法的收敛性能进行计算机仿真,结果显示,新算法的收敛速度明显快于XENLMS算法和已有的变步长算法,收敛性能接近递归最小二乘(recursive least square, RLS) 算法的最优性能,但计算复杂度远小于RLS算法。最后,木兰湖试验验证了带判决反馈均衡器(decision feedback equalization, DFE)结构的新算法具有较好的克服多径效应和多普勒频移补偿的能力,相比LMS-DFE提高了一个数量级。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法

对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算.将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行遮代估计,同时建立了步长因子和误差信号问的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式.所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

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。     

基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法

针对常数模（Constant Modulus Algorithm,CMA）收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析基于正交小波变换的盲均衡器结构及奇对称误差函数的特性基础上,提出了一种基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法（WT-OSE,orthogonal Wavelet Transform based Odd Symmetry Error function blind equalization algorithm）,该算法通过归一化正交小波变换来加速收敛速度,用误差函数的奇对称性以减小均方误差,利用变步长来进一步加快收敛速度。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。

Abstract：

Aiming at the slow convergence rate and big mean square error of Constant Modulus Algorithm（CMA）,orthogonal wavelet transform based odd symmetry error function blind equalization algorithm blind equalization algorithm was proposed,on the basis of orthogonal wavelet transform based blind equalizer structure and characteristics of odd symmetry error function,the convergence rate of the proposed algorithm could be improved by normalized orthogonal wavelet transform and its mean square error could be reduced by odd symmetry of error function and the convergence rate was further improved via using the performance of variable step size.Simulation tests with underwater acoustic channel indicate that the proposed algorithm has not only faster convergence rate but also less mean square error.     

基于插值理论的分数延迟杂波自适应对消算法

针对无源雷达信号处理中分数延迟直达波及多径杂波不能被完全对消的问题,提出了一种非因果的归一化最小均方（normalized least mean square, NLMS）自适应对消算法。根据采样信号的插值理论,推导出了分数延迟直达波相对于参考信号具有非因果系统响应的特点,然后在传统NLMS对消器的基础上,通过增加部分非因果的滤波网〖JP3〗络同时实现了最小均方误差（least mean square error, LMSE）准则下的自适应插值和杂波抑制。经过计算机仿真及实测数据验证,该算法相较于目前已有方法能够降低计算复杂度,并在相同条件下获得更高的杂波相消比。     

快速收敛仿射投影算法在稀疏水声信道的应用

本文提出了一种新的快速收敛比例仿射投影算法,并将算法应用于稀疏多径水声信道均衡.该算法首先在改进比例仿射投影算法(improved proportional affine projection algorithm,IPAPA)的基础上引入变步长算法,提高算法的收敛速度;并在此新算法的基础上通过引入判决反馈结构,进一步改...     

水声信道混合型常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法(constantmodulusalgorithm,CMA)收敛速度慢、符号误差常数模算法(signerrorcon stantmodulusalgorithm,SECMA)收敛后剩余干扰大的缺点,利用常数模代价函数和符号误差常数模代价函数定义了一个混合常数模新代价函数,并从理论上分析了该代价函数的特性,构造了具有常数模代价函数梯度矢量与符号误差常数模代价函数梯度矢量联合更新的混合常数模新算法(mixedconstantmodulusalgorithm,MCMA)。调整该算法中两个梯度矢量的比例系数,可提高该算法收敛速度、减少收敛后的均方误差。通过对水声信道均衡的计算机仿真,证明了该算法的有效性。