一种新的CMA神经网络均衡器

在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响。采用盲均衡技术可以消除码间干扰,常模算法（CMA）是应用较广泛的盲均衡算法。因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢,剩余误差大的缺点,提出了一种新的基于神经网络的CMA盲均衡器。通过很少的训练序列使网络收敛,再转入盲均衡算法。实验仿真表明,无论是在线性信道还是非线性信道,该均衡器的剩余误差都比普通CMA均衡器较小,收敛速度也较快。     

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差 和步长 的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。     

基于过采样的归一化累积量盲均衡算法

传统的波特间隔均衡器只能补偿接收信号混叠的频率响应特性,并不能补偿信道畸变。针对这一问题提出一种基于过采样的归一化累积量算法,先对接收信号进行过采样,再利用变步长自适应调整均衡器的抽头系数,不仅能避免算法陷入局部最优,而且还能有效补偿信道畸变。仿真表明:引入过采样和变步长的盲均衡算法,有效地提高了收敛速度,降低了稳态剩余误差。     

基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法

为了进一步提高指数型变步长常数模算法收敛速度,在分析误差信号自相关性的基础上,利用多延迟误差信号的自相关函数来控制步长,提出一种基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法。该算法与无延迟及单位延迟相比,多延迟误差信号的自相关函数可以为训练轨迹提供简单且更为准确的信息,使得算法的收敛速度更快,同时使收敛过程更加平滑稳定。水声信道仿真实验进一步说明了该算法在收敛速度上的优越性。     

改进的MIMO系统变步长小波常模盲均衡算法

针对传统的多用户MIMO系统常模盲均衡算法收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出来改进的多用户MIMO系统变步长小波常模盲均衡算法,该算法使用变步长代替固定步长来克服收敛速度与剩余误差之间的矛盾,同时利用归一化正交小波变换(WTCMA)和奇异值分解消除时延信号分量,降低接收信号的自相关性,加快收敛速度,减小稳态误差;理论分析和仿真结果表明:新算法可正确恢复出具有信号延时的MIMO系统的源信号,与变步长小波盲均衡算法与CMA算法相比,能获得更快的收敛速度及更小的均方误差。     

基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法

针对常模算法(CMA)对非常模高阶QAM信号均衡后收敛速度慢,稳态均方误差大的缺点,以T/4分数间隔均衡器为例,提出一种基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CCF),该算法将常模的代价函数用构造的余弦代价函数来替代,新算法摆脱了常数模算法对统计模值R的依赖,最后对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明,该算法对高阶QAM信号不仅提高了收敛速度而且降低了稳态均方误差。     

基于人工免疫网络的盲均衡算法

针对传统常模盲均衡算法存在的收敛到局部极小值点问题,提出一种基于人工免疫网络的盲均衡算法,把均衡器系数向量作为抗体,经过一系列抗体克隆、变异和抑制等操作,搜索到适应度值最高的抗体,即均衡器的最优系数。仿真实验结果表明,该算法是有效的。     

基于MISO均衡器的变步长修正常模算法

MIMO系统接收端信号之间的相关性严重影响了均衡效果,为此提出一种基于多输入单输出均衡器的变步长修正常模盲均衡算法(MISO-VSS-MCMA).该算法可以克服信号相位偏转,并能有效抑制用户间干扰;其中误差切换指数型变步长因子可以改善由MISO均衡器之间的信号处理过程所引起的收敛速度下降的问题.仿真表明,与传统的MIMO-MCMA算法相比,基于MISO结构的均衡算法剩余误码率大幅降低,并且变步长因子加快了算法的收敛速度,均衡效果更佳.     

一种改进的变步长LMS自适应算法及分析

现有的变步长LMS算法中,大都采用建立步长因子与误差信号的函数关系的方法,以提高算法的收敛速度和跟踪性能,但由于未考虑输入信号对算法性能的影响,使得当输入信号发生变化后,稳态误差明显增大。为此,在现有算法的基础上,引入了输入信号因子,提出了一种改进算法。该算法可根据瞬时误差和输入信号来调整步长因子,使算法不仅能保持较高的收敛速度和跟踪性能,还可在输入信号变化的情况下,保证较小的稳态误差。理论分析及仿真实验表明新算法的性能优于现有算法。     

基于均衡器输出信号功率的盲均衡算法

从理论上分析了均衡器输出信号功率的变化规律，并将它作为控制步长的参量，形成一种基于均衡器输出信号功率的变步长CMA盲均衡算法。分析了算法中待定参数的选取原则，通过计算机进行了仿真实验，结果验证了改进算法相对于传统恒模算法有更好的收敛 性能。     

基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法

论文针对固定步长恒模盲均衡算法的缺陷,提出了一种自适应时变步长恒模盲均衡算法,采用误差信号的峰度作为步长控制因子。经计算机仿真与理论分析表明,该算法与传统恒模算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小。     

均方误差控制步长恒模医学CT图像盲均衡算法

提出一种基于均方误差控制的自适应变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,利用线性变换将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了降维处理的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,采用信号的均方误差作为步长控制因子,加快算法收敛,改善恒模医学CT图像盲均衡算法性能。仿真结果验证了算法的有效性,新算法改善了峰值信噪比和恢复效果,提高了算法收敛速度。     

适用于高阶QAM信号的多模混合盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了一种新的多模混合盲均衡算法.该算法首先对加权多模盲均衡算法进行改进,提出了新的加权因子选取方法;然后将其与判决引导算法有机结合,构造出新的多模混合盲均衡代价函数对均衡器系数自适应更新.与其他盲均衡算法相比,该算法不仅降低了均衡后的稳态误差,增强了对不同调制阶数的适应能力,而...     

时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法

提出一种基于误差信号峰度的自适应时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,通过降维处理将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,构建行列等效变换的降维医学CT图像恒模盲均衡代价函数,利用误差信号峰度控制步长因子,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能改善恢复效果,减小稳态剩余误差。     

基于混沌系统的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。     

Feedforward neural network for blind equalization with PSK signals

Most of the cost functions used for blind equalization are nonconvex and nonlinear functions of tap weights, when implemented using linear transversal filter structures. Therefore, a blind equalization scheme with a nonlinear structure that can form nonconvex decision regions is desirable. The efficacy of complex-valued feedforward neural networks for blind equalization of linear and nonlinear communication channels has been confirmed by many studies. In this paper we present a complex valued neural network for blind equalization with M-ary phase shift keying (PSK) signals. The complex nonlinear activation functions used in the neural network are especially defined for handling the M-ary PSK signals. The training algorithm based on constant modulus algorithm (CMA) cost function is derived. The improved performance of the proposed neural network in both, stationary and nonstationary environments, is confirmed through computer simulations.     

适用于高阶QAM系统的双模式盲均衡算法

设计了一种适用于高阶QAM系统的双模式盲均衡算法,以具有冷启动能力的改进恒模算法(MCMA)作为基础模式,以稳态误差小的多模辅助算法(MAMA)作为辅助模式.MCMA始终对接收信号进行均衡,当正确判决概率较大时,MCMA再联合MAMA同时对抽头系数进行更新.以64QAM信号为研究对象进行信道均衡仿真.结果表明,该算法能...     

一种联合盲均衡算法

为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰（ISI）,常采用自适应均衡技术来减小码间干扰,大大降低接收端信号的误码率。最小均方误差（LMS）算法能有效降低码间干扰,但需要训练序列,因此影响传输效率。基于判决引导的最小均方误差（DDLMS）算法不需要训练序列,但在眼图未睁开的情况下,可能出现误判,甚至引起误收敛。恒模算法（CMA）具有比DDLMS算法更好的盲均衡特性,但是剩余误差较大。本文提出一种新颖的联合盲均衡算法,即优化现有的CMA算法,与DDLMS算法组成新的联合盲均衡算法,利用均方误差（MSE）来控制2种算法的权值。MATLAB建模和仿真结果表明,新的联合盲均衡算法克服了CMA算法剩余误差较大和DDLMS算法误收敛的缺陷,且能有效对非屏蔽五类双绞线中传输的数字信号进行均衡。     

基于模因算法的多模盲均衡算法

由于常模盲均衡算法(Constant modulus blind equalization,CMA)收敛速度和均方误差都不甚理想,且对多模信号均衡时会发生相位旋转,本文提出了基于模因算法的多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm based on memetic algorithm,MA-MMA)。该算法将多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm,MMA)代价函数的倒数作为模因算法(Memetic algorithm,MA)的适应度函数,利用MA全局优化机制和局部深度搜索能力,在每次全局搜索后对全部新产生的个体进行局部深度搜索,将全局和局部搜索得到的最优个体解向量作为MMA的初始最优权向量。仿真结果表明,与传统的CMA,MMA以及基于遗传算法的多模盲均衡算法相比,MA-MMA 的收敛速度最快,稳态误差最小,输出信号星座图最清晰。