基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法

为了克服常数模算法收敛速度慢.稳态误差大的缺点,利用分数间隔盲均衡器的优点,分析了过采样的分数间隔盲均衡器理论,提出了一种基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法.该算法以分数间隔盲均衡器为第一级,以波特间隔盲均衡器为第二级,由归一化常数模算法对两级均衡器权向量进行更新,用水声信道对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,分数间隔盲均衡器的性能优于波特间隔盲均衡器;高采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能优于低采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能,而且级联盲均衡器总是优于单级的分数间隔盲均衡器.     

基于T/4分数间隔的盲均衡算法研究

为了克服波特间隔常数模算法和T/2（T为字符间隔）分数间隔常数模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的常数模盲均衡新算法,推导了4倍过采样多速率系统和1输入4输出多信道系统模型的公式。该算法采用T/4分数间隔均衡器采样,其采样频率大于奈奎斯特频率,从而避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对失真信道进行补偿。与波特间隔、T/2分数间隔均衡器相比,该算法收敛速度快、稳态误差小。多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的性能。     

基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法

对于服从分数低阶Alpha稳定分布的非高斯信号,其二阶和高阶统计量都是不存在的。当环境噪声为这种噪声时,基于高阶统计量的常数模盲均衡算法(CMA)的均衡性能很差。为了克服环境噪声服从分数低阶Alpha稳定分布时,CMA的性能缺陷,提出了一种基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法。该算法利用分数低阶统计量来抑制Alpha稳定噪声,根据最小分散系数准则优化盲均衡算法的权向量,并对均衡器输入信号进行正交小波变换,通过降低均衡器输入信号的自相关性来加快收敛速度。水声信道仿真结果表明,该算法性能明显优于CMA。     

混沌支持向量机优化小波加权多模盲均衡算法

为了提高均衡器对高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了基于混沌支持向量机优化的 小波加权多模盲矽衡算法.为避免权向量陷入局部极小值点,该算法利用支持向量机对均衡器的权向量进行初始化,并用混沌优化算法对支持向量机参数进行优化;利用正交小波变换对均衡器的输入信号进行预处理,来降低输入信号的自相关性;采用加权多模算法来调整权向量迭代过程中的模值.水声信道的仿真结果表明,与加权多模盲均衡算法和小波加权多模盲均衡算法相比,该算法具有较快的收敛速度和更小的稳态误差.     

引入动量项的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,推导了均衡器的正交小波表示式及正交变换矩阵的表示式,在分析正交小波变换常数模盲均衡算法(WTCMA)的基础上,将动量算法引入WTCMA中,得到了一种引入动量项的正交小波变换常数模盲均衡新算法(MWTCMA).该算法将基于小波变换的常数模盲均衡算法和动量项相结合,通过归一化的正交小波变换和引入动量项来提高收敛速度.同时给出了算法的收敛条件,并对算法计算量进行了分析.水声信道仿真结果表明:与基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WTCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度,从而能更有效地实现信号与噪声的分离以及信号的实时恢复.     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

基于正交小波包变换的水声信道盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,在分析正交小波包和常数模算法的基础上,推导出正交小波包变换矩阵的通用表达形式,提出一种基于正交小波包变换的盲均衡算法(WPTCMA),并给出相应的均衡器结构.与基于正交小波变换的常数模算法(WTCMA)相比,该算法将正交小波包变换理论引入到常数模算法中,充分利用了小波包变换对信号很强的去相关能力,并通过能量归一化方法来加快收敛速度.水声信道盲均衡的仿真结果,验证了该算法的性能.     

动态目标函数下的神经网络盲均衡仿真研究

盲均衡算法中常数模(CMA)和判决引导(DD)模式适时切换可以有效提高算法收敛速度和均衡性能,但是切换时机难以选择,同时在信道突发干扰条件下无法保证算法的稳健性.为此结合CMA和DD算法代价函数构造了一种动态目标函数,目标函数随着均衡算法迭代次数进行调整,以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器实现信道均衡,并以移动窗剩余误差变化率为判据对目标函数进行适时重置克服信道可能的突发干扰.计算机仿真表明了算法的有效性.     

一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,利用QAM信号信道利用率高及高阶QAM信号模值不为常数的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA).该算法以常规的CMA为基础模式,以多模算法(MMA)为第二模式,用该模式对于处在不同模值上的信号,以相对应的模值为参数分别进行均衡.另外,两种模式是同时对信号进行均衡的,并且在第二模式中,利用判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使得模值能自动进行切换.利用水声信道对DMMA和CMA进行仿真实验,结果表明,与CMA相比,DMMA能针对性地对位于不同模值上的信号分别进行均衡,且收敛速度快、稳态误差小.     

适用于高阶QAM信号的双模式盲均衡算法及仿真

提出了一种适用于QAM信号的双模式盲均衡算法，该算法以常规的CMA算法为初始模式，第二模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡。通过判决条件对均衡器输出信号进行判决，使得该算法的迭代过程在两种模式之间自动切换，其收敛速度优于常数模算法CMA和基于判决圆环的双模式算法。通过水声多途信道的仿真实验，验证了该算法良好的收敛性能。     

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。     

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.     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法

为了克服基于统计特性均衡准则的线性盲均衡器均方误差大、计算复杂及多途信道引起的载波相位旋转等问题,在研究基于极性迭代的线性盲均衡器与判决引导盲均衡器的基础上,引入数字锁相环技术,提出了一种基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法.该算法利用极性算法来减小计算量,利用判决引导算法来减小均方误差,利用锁相环技术来克服多径衰落信道引起的载波相位旋转.水声信道盲均衡的仿真结果表明:该算法均方误差小,收敛速度快,计算复杂度低,并能快速纠正信道引入的载波相位旋转.     

蚁群算法在盲均衡问题中的应用研究

蚁群算法是一种生物仿生算法,该算法具有正向反馈、并行计算等特点,可以有效地避免算法收敛到局部最优解。将蚁群算法用于求解盲均衡问题的恒模代价函数,提出一种基于蚁群算法的盲均衡算法,新算法加快了收敛速度,减少了码间干扰的影响,降低了误码率。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

卫星信道中基于部分解耦的volterra均衡算法

对信道中大功率放大器产生的非线性特性实现快速有效地均衡是提高卫星通信系统性能关键技术之一。文中首先建立了基于volterra级数的卫星信道模型,并分析了信道对二维调制信号所产生的非线性影响;针对基于最小均方误差实现的volterra均衡器收敛速度慢这一问题,提出了基于复基带volterra模型的部分解耦均衡算法,该算法使均衡器线性权系数收敛于线性滤波器最优解,并用拉格朗日乘数法构造了新的代价函数,使均衡器的各阶权系数满足约束,以达到均衡器各阶权系数之间的解耦。仿真结果表明,新算法在保证稳态误差的条件下,其收敛所需迭代次数相对于全耦合的最小均方误差算法从16 000次减小到1 000次。     

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。     

基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法（CMA）收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法.该算法可通过调节分段点位置来改变误差函数特性,并得到适合信道均衡的具有奇对称性的误差函数,从而具有收敛速度快或稳态误差小的特点.用两径水声信道和负声速梯度水声信道对算法的性能进行仿真研究,结果表明：对于前一信道均衡,新算法的收敛速度明显快于CMA;对于后一信道均衡,新算法的稳态误差明显小于CMA.     

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。