基于统计特性均衡准则的联合盲均衡算法

研究了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡结构,以有效克服水声信道多径衰落的不利影响,并针对水声信道的时变多普勒特性,引入数字锁相环技术,提出了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡,与数字锁相环相结合的联合盲均衡算法,以快速纠正信道引入的载波相位旋转,加快算法的收敛速度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

结合数字锁相环空间分集判决反馈盲均衡算法

为了克服常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)收敛速度慢、稳态误差大及复信道引起相位旋转的缺点,提出了结合数字锁相环的等增益合并空间分集判决反馈盲均衡算法。该算法利用空间分集技术来提高信噪比,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,利用二阶锁相环来跟踪信道的时变特性,具有纠正相位旋转、收敛速度较快、稳态误差小的优点。时变多普勒频移水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性。     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

基于判决反馈均衡的水声信道估计与通信算法

在分析基于最小均方信道估计算法的基础上,对计算量较小的匹配追踪算法进行改进,引入路径门限调整机制以克服虚假路径造成的不良影响,利用重要路径权系数的2次迭代修正方法,进一步提高了水声稀疏信道的估计精度;借助于信道估计值进行均衡系数的解算,利用判决反馈均衡器(DFE)的输出信号对信道估计质量进行实时评估,提出了一种基于DFE的信道长度自适应选择的信道估计算法,同时,通过仿真和实地实验验证了其有效性.结果表明,所提出的算法能够在未知水声环境下实现对信道估计算法的自适应调整以及对预估信道长度的合理选择,以较高的计算效率而实现对水声信道的精确估计,满足未知水声信道环境下的精确信道估计及通信应用需要.     

基于时间反转的水声信道判决反馈均衡算法

水声通信系统中多径扩展对水声信号传输有不利影响,而传统自适应均衡器不能实时补偿信道时变多径效应,因此利用时间反转技术的空时聚焦性,将时间反转技术与T/2分数间隔判决反馈均衡器相联合,构建了基于时间反转的水声信道判决反馈算法。仿真实验说明该算法可抑制码间干扰,降低误码率,验证了新算法的正确性和有效性。     

一种改进的变动量项归一化p-范数短波信道盲均衡算法

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法.在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判决引导(decision directed,DD)算法分别计算瞬时误差,动量因子依据2种准则下的瞬时误差符号进行自适应调整,得到一种变动量项算法.计算机仿真结果表明,变动量项归一化p-范数盲均衡算法有效提高了算法收敛速度,同时与固定动量项归一化p-范数盲均衡算法相比,具有更小的稳态剩余误差,在脉冲噪声环境下的短波信道盲均衡中具有应用价值.     

SC-FDE系统中基于压缩感知的慢衰落航空稀疏信道估计

针对慢衰落时变航空多径信道码间串扰严重、接收端误码率高的实际问题,在SC FDE系统的基础上,分析了航空多径信道的稀疏性,将航空信道估计建模为稀疏信号的恢复问题,采用PN序列构造确定性测量矩阵,以基于稀疏度自适应匹配追踪算法作为恢复算法,建立PN-SAMP信道估计算法;比较了压缩感知类算法和传统的PN算法、LS算法的估计均方误差,并结合MMSE均衡比较了几种估计方法应用在SC-FDE系统中的误码性能。仿真结果表明,压缩感知类算法比传统PN算法和LS算法的估计误差要小,误码率也更低,在信噪比为20 dB的条件下,压缩感知类算法的误码率小于10E-4。在稀疏度未知的情况下,PN-SAMP算法比正交匹配追踪算法更稳健,更能满足对时变慢衰落航空稀疏信道的估计需求。     

多载波水声通信的频域判决反馈均衡算法

针对多载波调制(MCM)传统频域均衡算法对水声信道变化跟踪能力差的缺点.提出了一种基于判决反馈结构的频域自适应均衡算法.并在此基础上对新算法的运算量进行了分析,针对新算法运算量大的问题,对其进行了简化.在信道不变和信道时变情况下分别对算法进行了仿真验证,结果表明,在具有较高信噪比的情况下,新的均衡算法较传统算法能更有效地跟踪信道变化,并且具有更好的误码率性能,同时简化的算法能在保证误码率性能损失不大的基础上,大大减少运算量.具有较高的应用价值.     

水声OFDM信道压缩感知估计研究

针对传统最小二乘(least square,LS)算法估计时变水声OFDM信道误差较大问题,提出一种基于压缩感知的准确估计方法.首先导出了水声OFDM系统接收序列、发送序列及信道传输矩阵之间的关系;在此基础上利用水声信道稀疏特征,探讨了采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法估计水声OFDM信道的方法;分析了导频插入方式、导频数及径数等对水声OFDM信道估计均方误差(mean square error,MSE)的影响.研究表明:当导频随机插入时,OMP算法用较少导频即可准确估计水声OFDM信道的传输矩阵.当信噪比大于10dB时,OMP算法的MSE小于-24dB,比传统的LS算法小18dB.     

连续相位频移键控信号的频域均衡算法

为了解决连续相位频移键控(continuous phase frequency shift keying,CPFSK)信号在长时延扩展信道下的均衡难题,利用单载波频域均衡的思想提出了在最小均方误差准则下最优的CPFSK频域均衡算法,包括线性均衡和非线性的判决反馈均衡。从理论上分析了算法的原理和可实现性,并且以两种CPFSK信号为例,通过数值仿真验证了算法的理论结果。仿真结果表明:该文提出的线性频域均衡算法性能要好于传统的CPFSK信号频域均衡算法,与传统频域均衡算法相比,几乎没有增加计算复杂度;并且利用判决反馈算法逼近了最大似然序列估计的性能。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

一种半盲联合信道估计与均衡单载波相干水声通信接收机

基于Gibbs采样技术,设计了一种新的半盲联合信道估计与均衡单载波相干的水声通信接收机.首先,通过在数据帧前加入具有循环结构的训练序列估计信道,针对水声信道的稀疏特点,采用迭代稀疏最小化(sparse learning via iterative minimization,SLIM)算法提高低信噪比下的信道估计精度,得到信噪比精确的估计.其次,在数据帧处理中,基于水声信道的时变特点,将数据帧分成特定长度的重叠块进行处理.在重叠块中基于之前得到的信道估计结果,采用Gibbs采样技术得到发送信息的最大后验概率(maximum a posteriori,MAP),同时利用新获得的信息更新信道,跟踪信道的变化.对厦门港海域获得的10km海洋试验数据进行了处理分析,结果表明:相较传统频域线性均衡和时域的判决反馈(decision feedback equalizer,DFE)算法,该算法的鲁棒性强,误比特率显著降低.     

用于EBPSK系统的多径信道小波变换线性均衡器

为解决EBPSK信号使用经典均衡算法消除多径信道码间干扰时,自适应迭代的收敛速度较慢的问题,针对EBPSK系统运用基于小波变换的线性均衡器,将输入信号从时域变换到小波域后进行最小均方(LMS)线性均衡,同时根据不同信噪比仿真比较Haar小波、db6小波、sym6小波等经典小波的线性均衡器均衡效果.仿真结果表明:经过小波变换后输入信号的自相关矩阵的最大特征值与最小特征值之比较大,因此基于小波的线性均衡比经典均衡算法的最小均方误差(MSE)收敛速度明显提高,迭代次数和计算量都有所降低,且均衡器选用不同小波函数在一定程度上会影响误码率,但不明显,其中基于Haar小波比基于sym6小波和db6小波的LMS均衡算法的误码率要低.     

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。     

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。     

多通道判决反馈均衡器的移动水声通信技术

针对收发节点之间的相对运动使得信号压缩或者展宽、载波频率偏移,导致通信误码率较高的问题,提出基于m序列的水声信道时延-多普勒函数估计方法.在大连市小长山岛附近水域进行了移动水声通信试验,试验过程中发射船以2.5m·s~(-1)的恒定速度先靠近接收船而后远离.由于发射船相对于接收船方位时刻发生变化导致时变的多普勒效应.利用信号帧首部的m序列测得接收数据分别存在-15,-5和17 Hz的频率偏移,对接收数据进行重采样处理后采用多通道判决反馈均衡器抑制码间干扰以及残留的多普勒效应引起的相位变化,均衡后输出信噪比达到15.11,14.64和15.14dB.试验结果表明:该方法实现了时变水声信道的有效跟踪和补偿,大大提高了解码性能.     

基于KF和虚拟技术的最优盲水声信道均衡算法

为了准确估计水声信道的多途数和多途时延,将虚拟技术和卡尔曼滤波(KF)盲自适应算法相结合,提出基于虚拟技术和KF的盲自适应水声信道均衡算法.采用虚拟技术将多途干扰和系统电噪声虚拟成环境噪声,基于最小均方误差(MMSE)准则下KF的最优估计特性,实现水声数据传输在信道环节的最优盲估计.短途水声通信试验(收发节点水平距离14 m,载波频率10 kHz,采样频率100 kHz,码元速率64.5 bit/s)和长途水声通信试验(收发节点水平距离5 km,载波频率6 kHz,采样频率48 kHz,码元速率11.8 bit/s)结果验证了所提算法的有效性.