面向无人机数据采集的短突发CPM盲Turbo均衡

在无人机辅助的战场侦察传感器数据采集中,短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)具有重大的实用价值,但也面临着盲均衡复杂度高、性能差等问题。基于期望最大化(expectation-maximization, EM)-维特比类盲均衡算法,针对短突发CPM提出了一种盲Turbo均衡算法。采用盲信道捕获方法设计了一组初值方案,同时在EM算法中嵌入Lazy维特比算法,提高了信道估计收敛性并降低了复杂度;接着在编码CPM中匹配卷积码和交织器,优化系统参数,并利用Turbo均衡进一步改善误码率;针对短帧迭代过程中交织深度不够导致的正反馈问题,通过改进外信息交换方式提升Turbo迭代的收敛性。理论分析和仿真结果表明,相比传统方法,所提算法在显著降低计算复杂度的同时能够兼顾误码率性能。     

面向物联网无人机通信的短突发CPM信号盲均衡算法

针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题,提出了一种基于期望最大化-维特比(expectation maximization Viterbi, EMV)的盲均衡算法。首先,将Lazy维特比算法嵌入到期望最大化(expectation maximization, EM)算法的迭代过程中,得到一种低复杂度的盲均衡算法;然后,基于盲信道捕获(blind channel-acquisition, BCA)方法构建了一组初值集,克服了算法对初值的敏感性,同时提升了信道估计的收敛性能。理论分析和实验结果表明,所提的盲均衡算法能够有效兼顾收敛性和计算复杂度,相比传统方法,在性能损失很小的条件下可大幅度降低计算成本,并且具有良好的鲁棒性。