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.     

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。     

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。     

新的混合型盲均衡算法

以修正常数模算法(MCMA)为基础,用变步长代替固定步长,提出一种新的变步长修正常数模算法(VSS-MCMA),并在此基础上提出一种基于均方误差判决引导(DD)的双模式盲均衡算法(DD-VSS-MCMA),该算法在收敛阶段采用收敛性能良好的VSS-MCMA算法,当剩余均方误差达到足够低时切换到DD算法,又在此算法的代价函数中加入星座图匹配误差函数(CME),进一步提出CME-DD-VSS-MCMA算法。计算机仿真结果表明:与MCMA算法相比,提出的VSS-MCMA可以同时提高收敛速度和降低稳态剩余码间干扰(ISI),DD-VSS-MCMA进一步降低了稳态剩余ISI,CME-DD-VSS-MCMA显著地加快了收敛速度并获得了更好的稳定性能。     

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。     

基于NCMA算法的递归步长多模盲均衡算法

为了解决传统常数模盲均衡算法收敛速度缓慢的问题，考虑到M-QAM信号模值分布在几个已知半径圆上的特点，该文给出了一种新的基于归一化常数模（NCMA）的递归步长多模盲均衡算法。这种算法能够自适应地调节步长，使收敛后的步长在达到最优的同时，得到的剩余稳态误差也达到最小。仿真实验表明，该算法能够在计算量增加不大的前提下，具有较好的收敛性能及抗误码性能，其收敛速度也得到较大的改善。     

几种Bussgang族盲均衡算法收敛性能仿真研究

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。     

支持向量机初始化的常数模盲均衡算法仿真

为了提高常数模盲均衡算法的收敛速度并避免算法收敛至局部极小,提出了一种支持向量机初始化的常数模盲均衡算法.新算法采用一小段初始数据,利用支持向量机,将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,对盲均衡器的初始权向量进行设定,而后切换至计算量较小的常数模算法.采用浅海水声信道对新算法进行了计算机仿真,结果表明:支持向量机初始化阶段收敛速度快;切换至常数模算法后性能稳定.该算法适合应用于快衰落水声信道中通信数据的实时恢复.     

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。     

基于免疫克隆的正交小波变换盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢且存在局部收敛的问题,提出了一种快速收敛的免疫克隆正交小波盲均衡算法(CSA-WT-CMA)。该算法将免疫克隆选择算法引入至正交小波盲均衡算法(WT-CMA)中,利用克隆选择算法多峰值函数寻优的特点,将均衡器的权向量作为抗体,并采用正交小波变换降低信号的自相关性。理论分析与仿真实验结果表明,在同样的剩余码间干扰下,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法具有更快的收敛速度。     

室内可见光通信盲均衡技术研究

为了降低室内可见光通信的误码率和由于多径效应导致的码间串扰,提高系统的传输特性,研究了可见光通信系统的盲均衡算法。对室内可见光通信（Visible Light Communication,VLC）系统信道进行了建模分析,利用一种改进的冲激响应算法推导计算了室内可见光通信的冲激响应。针对最小均方算法（Least Mean Square,LMS）等需要训练序列、占用信道带宽的缺点,提出了一种基于Sigmoid函数的变步长恒模（Covariance Matrix Adaptation,CMA）盲均衡算法补偿信道损耗。实验结果显示：采用了改进的CMA算法后,系统的收敛速度更快,收敛后的稳态误差减小,均衡器对系统的跟踪效果优良,通信系统的误码率也大大下降,抗噪声能力显著提高,可以有效地改善室内VLC系统的码间串扰问题。     

基于联合误差控制的变步长双模盲均衡算法研究

针对CMA+DDLMS双模式盲均衡算法对相位不敏感、收敛速度慢、突然切换容易造成误码率升高以及算法不稳定等问题,提出一种基于联合误差控制的变步长双模切换盲均衡算法。与现有双模式算法相比,新算法引入变步长因子有效提高算法收敛速度,同时采用联合绝对剩余误差和判决区域控制的双模切换保证算法的稳健性。采用16QAM系统的仿真结果表明,新算法具有抗干扰能力强、收敛精度高和收敛速度快等特点。     

奇对称误差函数变动量因子盲均衡算法

在分析奇对称误差函数判决反馈盲均衡算法（OFA-DFE,Odd symmetry error Function blind equalization Algorithm based Decision Feedback Equalizer）基础上,提出了基于奇对称误差函数变动量因子判决反馈动量盲均衡算法（VMFMOFA-DFE,Variable Momentum Factor Momentum OFA-DFE）。该算法采用具有奇对称性的误差函数来减少均衡器的均方误差,利用变因子的思想对动量项进行控制,并把变动量因子引入到判决反馈算法中,对判决反馈的前向权进行调整,以进一步提高算法的性能。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。     

基于模糊推理的变步长LMS自适应滤波算法

LMS算法是一种基于最速下降法的最小均方误差自适应滤波算法.为了提高LMS算法的收敛速度,依据模糊控制原理,推导出一种结构简单的步长与误差的非线性函数关系,进而得出一种新的变步长LMS自适应滤波算法（FVSLMS）,该算法结构简单,易于实现.在理论上,根据万能逼近定理,用FVSLMS算法可以以任意精度逼近步长与误差的非线性函数关系,因此它可以作为以误差调节步长的变步长LMS算法的一类统一形式.最后,通过计算机仿真说明了FVSLMS算法具有较好的收敛性能.     

一种新的混合自适应盲均衡器

提出了一种基于QAM信号的新的混合自适应盲均衡算法。结合了MCMA算法以及AMA算法的优点,通过设置自适应遗忘因子λ,用来自适应加权两类独立代价函数,一类是MCMA的代价函数,另一类是AMA的代价函数。通过搭建QAM盲均衡系统平台,仿真结果表明,提出的算法相比于CMA、MCMA和CMA/AMA算法,有效地降低了稳态误差和误码率,并具有良好的收敛速度,大大提高了系统的性能。     

变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法

针对严重失真的水声信道,在分析几种常用传统误差函数和判决反馈均衡器（DFE）的基础上,构造了一种变系数加权误差函数,对DFE权向量进行更新,提出了基于变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法（VCMDFE）。与基于传统误差函数的判决反馈盲均衡算法（CMDFE）相比,新算法能够根据均衡的进度,利用一变系数去调节误差函数数值的大小,以取得比CMDFE算法更快的收敛速度和更低的稳态误差。水声信道的仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于水声通信的新型变步长最小均方算法

在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰（ISI）,而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡（FFE）与判决均衡结构（DFE）,提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方（LMS）算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示：所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 dB;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 dB。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。     

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。     

仿射投影算法中的步长控制

依据仿射投影算法均方误差（MSE）的最快收敛速度条件,对算法迭代过程中的步长进行控制,提出了一种新的变步长仿射投影算法（VSSAPA）。该算法使步长随着输出误差的变化而自动调整,从而降低稳态误差。将提出的算法应用于系统辨识,结果表明,与传统仿射投影算法和变步长仿射投影算法相比该算法具有更低的稳态误差和更快的收敛速度。     

双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。