共查询到17条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。 相似文献
3.
4.
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。 相似文献
5.
一种新的基于多模误差切换的盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统常模量算法(Constant module algorithm,CMA)和基于误差切换的盲均衡算法(Error switch algorithm,ESA)的缺点,本文利用MQAM(Multiple quadrature amplitude modulation)信号的分布特点,给出了适于数字通信系统的一种新的基于多模误差切换的盲均衡算法。理论分析和计算机仿真结果表明,新算法误差函数切换点明确,减小了计算量和剩余误差,收敛性能也令人满意。 相似文献
6.
为解决恒模算法(CMA)对高阶正交幅度调制(QAM)信号均衡效果较差的问题,提出了一种将CMA算法和最大后验估计(MAP)盲均衡算法相结合的改进算法.该算法运用CMA使均衡达到初步收敛后,改用MAP估计的方法来减小剩余误差.仿真结果表明,该改进算法对高阶QAM信号的均衡也能达到很快的收敛速度和很小的剩余误差,星座恢复图很紧凑.同时由于改进算法不需要进行多次的信号区域判决,其计算复杂度远小于MAP估计盲均衡算法. 相似文献
7.
为了提高加权多模算法的盲均衡性能,提出基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法。新算法构造了均方误差和加权因子的非线性函数关系,提高了收敛速度,增强了算法对不同信噪比的适应能力。在算法收敛过程中,加权因子的值随着均方误差的减小逐渐增大,从而动态地调整算法的模值,使得误差模型越来越精确地匹配信号星座图,达到降低稳态均方误差的目的。理论分析和仿真结果表明,提出的算法降低了稳态均方误差,提高了收敛速度。 相似文献
8.
9.
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。 相似文献
10.
11.
12.
13.
基于点判决域的多模盲均衡算法及其FPGA实现 总被引:1,自引:0,他引:1
恒模算法无法克服信号的相位失真问题,且稳态误差大;修正恒模算法可以恢复信号相位,但均衡器收敛后,稳态误差依然很大。针对这一问题,提出一种基于点域判决的多模盲均衡算法,算法利用信号的判决值,在不增加设备复杂性的前提下,可以降低均衡器的稳态误差。给出了多模算法的FPGA设计方案,基于Xilinx公司的ISE设计平台,在Modelsim中进行了时序仿真分析,并和MATLAB仿真进行了比较。实验结果表明盲均衡器可以克服信号的幅度和相位失真,并且具有稳态误差低的优势。 相似文献
14.
15.
针对传统常模算法收敛速度慢、均方误差大以及传统神经网络参数多、复杂度高的问题,提出了基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法(Fuzzy neural network-complex valued neural polynomial-constant modulus algorithm,FNN -CNP-CMA)。该算法包含单层神经网络和非线性处理器的复数神经多项式,模块结构简单、复杂度低。由模糊神经网络(Fuzzy neural network, FNN)设计的模糊规则控制器能有效提高步长的控制精度。仿真实验结果表明,该算法系统结构简单、复杂度低、收敛速度快且稳态误差小,较好地解决了收敛速度与均方误差之间存在的矛盾。 相似文献
16.
针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法(CMA)的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法(FSE-CMA)和小波分数间隔均衡器算法(WT-FSE-CMA)的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。 相似文献
17.
几种Bussgang族盲均衡算法收敛性能仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
盲均衡是数字通信中的热点问题。收敛速度和剩余均方误差是衡量盲均衡算法性能优劣的重要指标。常数模算法是目前流行的盲均衡算法,有很多优点,但在时变多径衰落无线信道均衡中,该算法存在着收敛速度过慢和剩余均方误差较大的问题。该文研究了三种Bussgang族盲均衡算法,即常数摸算法、归一化常数模算法和超指数迭代算法,在无线信道均衡中的应用,并通过计算机仿真对其性能进行了分析比较。仿真结果表明,在算法剩余均方误差一致的情况下,超指数迭代算法收敛速度最快,归一化常数模算法次之,常数模算法最慢。因此,超指数迭代算法的性能优于归一化常数模算法和传统的常数模算法。该研究结果在工程实践中具有一定的指导意义与应用价值。 相似文献