基于常数模算法的空间分集盲均衡技术

针对传统的自适应均衡技术需要重复发送训练序列,占用大量带宽,及Bussgang类盲均衡算法在收敛速度、稳态误差以及克服相位旋转等方面性能较差的缺陷,研究了Bussgang类盲均衡算法与不同的分集合并技术相结合的方法,提出了基于常数模算法的空间分集盲均衡技术,以适应远距离通信,提高接收信噪比和更有效地克服信道衰落。计算机仿真实验结果证明该技术比传统的判决反馈均衡器具有更快的收敛速度和更低的稳态误差。     

改进型CMA-DFE盲均衡算法的研究

CMA-DFE盲均衡算法在时变信道中有着广泛的应用.针对CMA-DFE盲均衡算法的缺点,提出一种改进型CMA-DFE盲均衡算法.该算法把CMA-DFE盲均衡算法中前馈滤波器和反馈滤波器更新方程中的迭代步长由原来的固定值改成可变值,从而进一步提高了CMA-DFE盲均衡算法的收敛性.仿真实验结果表明,与CMA-DFE盲均衡算法相比,改进型CMA-DFE盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能.     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

在现代数字通信中,盲均衡算法是克服多径衰落引起的码间干扰(Inter symbol Interfer-ence,ISI)的有效方法。文章利用递归逆(Recursive Inverse,RI)自适应滤波算法收敛速度快、稳态均方误差小的优点,提出一种新的双模式盲均衡算法。该算法通过一种新的双模式机制,将RI自适应滤波算法应用于盲均衡,可以在获得小的MSE(Mean Square Error,MSE)的同时实现快速收敛。仿真结果表明,相比盲RLS(Recursive Least Square)算法和传统双模式算法,该算法在获得良好稳态MSE性能的同时提高了收敛速度,可以有效地对多径环境中突发信号进行盲均衡。     

基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法

针对常数模算法收敛速度慢的缺点,在分析基于正交小波变换盲均衡器结构和并行软判决盲均衡算法的基础上,提出一种基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法.该算法将正交小波变换引入到并行软判决算法中,利用正交小波变换对信号很强的去相关能力,降低信号的自相关性,以加快算法的收敛速度.水声信道仿真结果表明,与并行的软判决盲均衡算法相比,所提出的基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法具有更快的收敛速度.     

粒子滤波盲均衡译码联合算法

粒子滤波在解决信道盲辨识和盲均衡问题上具有收敛快、抗深衰信道等优势.在粒子滤波盲均衡算法的基础上,依据卷积码的马氏性特点进行建模,提出了一种直接对信息序列做重要性采样的粒子滤波盲均衡和卷积码译码联合算法.同时,提出了噪声功率递推计算的方法,并将其应用于联合算法中噪声功率参数的自适应调整.仿真结果表明,相比分离算法,联合算法的收敛性能和误码率性能都有明显提高,而自适应调整功率参数的算法则降低了运算复杂度.     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

一种适用于水声信道盲均衡算法及仿真

对于高阶QAM信号,常数模算法的收敛误差不为零,而多模算法的收敛速度慢,提出了一种混合常数模算法,并将该算法应用于水声信道盲均衡。该算法根据均衡器输出信号模值与其判决模值之间的距离,设置一判决域。根据该判决域,算法的迭代过程在常数模和多模算法之间自动切换,且收敛后自动切换到多模算法。该算法收敛速度快,且均方误差小,特别适合高于高阶QAM信号的盲均衡,通过对水声信道均衡的计算机仿真,验证了该算法的优点及对多途干扰抑制的有效性。     

MIMO-OFDM系统信道盲均衡

针对多输入多输出正交平分复用系统(MIMO-OFDM),提出矢量简化星座算法(VRCA)进行盲均衡。VRCA有效地对MIMO-OFDM系统进行均衡的同时,能够补偿信道造成的相位旋转。该算法解决了经典恒模算法(VCMA)无法解决的盲均衡相位旋转问题,且算法收敛快速,为MIMO-OFDM系统接收信号的正确判决做好准备。     

基于遗传优化的神经网络盲均衡算法

传统前馈神经网络盲均衡中神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据,收敛速度慢,容易陷人局部极小值.为有效克服这些缺陷,提出了遗传优化神经网络的盲均衡算法.算法用遗传算法对前馈神经网络的网络权重进行优化,为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;再利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡.计算机仿真结果表明:与传统神经网络算法相比,新算法达到了更好的收敛特性和均衡效果,剩余稳态误差减少30%以上,收敛速度加快约20%,误码率也有明显降低.     

MIMO—OFDM系统信道盲均衡

针对多输入多输出正交平分复用系统(MIMO—OFDM)，提出矢量简化星座算法(VRCA)进行盲均衡。VRCA有效地对MIMO—OFDM系统进行均衡的同时，能够补偿信道造成的相位旋转。该算法解决了经典恒模算法(VCMA)无法解决的盲均衡相位旋转问题，且算法收敛快速，为MIMO—OFDM系统接收信号的正确判决做好准备。     

SIMO系统吉布斯盲迭代均衡算法

针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法.该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果.该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能.计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统肓迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 dB.     

小波变换的自适应均衡算法

在分析传统的线性均衡算法的基础上,从用小波级数表示均顺和变换域的角度出发,给出了一种基于正交小波变换的自适应线均衡算法,理论分析和计算机模拟表明,该算法具有较忆的收敛速度,适用于无解析式的小波,其结构简单,易于实现。     

Blind equalization method for OFDM systems in non-cooperative communication

The traditional methods of blind equalization for orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) systems have the problems of slow convergence rate and short received data. A novel blind equalization method of OFDM systems based on the multi-modulus hybrid algorithm and variable step size iteration of inter symbol interference is proposed to solve this problem. Piecewise multiplexing of the received data is adopted in this method, and then the modified constant modulus algorithm and the decision directed algorithm are mixed into the multi-modulus hybrid algorithm. This equalization method is utilized by the variable step size iteration based on inter symbol interference. Simulation results show that the proposed method has not only more stable convergence performance but also faster convergence speed than the traditional equalization methods in non-cooperative communication.     

改进后的NCMA盲均衡算法性能分析

近年来，盲均衡在通信和信号处理领域已受到普遍关注。归一化常数模算法(the normalized constant modulus algorithm，NCMA)是盲均衡算法的一种，它不同于其他算法，采用线性评价函数，对它的研究比较少。在研究NCMA盲均衡算法及改进后算法的基础上，对该算法及改进后算法进行了模拟仿真；并对改进后的NCMA算法和其他盲均衡算法进行了比较，从3个方面对其性能进行分析；结果充分显示了NCMA算法的优点，证明改进后的算法更具优越性。     

改进的短波信道数据引导均衡算法研究(英文)

针对短波信道数据引导均衡算法(data-directed equalization algorithm,DDEA)存在的问题,即必须以一帧数据内信道恒定为前提假设,且在均衡器和译码器之间只能传递硬判决信息,提出两种改进的DDEA均衡算法,分别从不同角度对此加以解决。所提可变信道系数的DDEA算法无须假设一帧数据内信道系数恒定,而允许在每个采样间隔信道系数都是变化的。所提DDEA-Turbo均衡算法能通过在信道估计器、均衡器和译码器之间传递软判决信息,将均衡器和译码器联合起来进行迭代。仿真结果表明,两种改进算法相较于传统的DDEA算法在性能方面都有不同程度的提高,但有分析显示,这种性能的提高须以增加复杂度为代价。     

空间分集均衡水声通信技术的研究与仿真

水声信道中的衰变多途特性使得水声数字通信比较困难，常引起难以克服的码间干扰(ISI)，为改善系统性能、减少误码率，对空间分集均衡技术(SDE)进行了研究讨论，将决策反馈均衡与空间分集技术相结合，给出了空间分集均衡器的结构，在理论上证明了该方法的有效性，并讨论了LMS和RLS算法的优缺点，对传统的均衡技术与空间分集技术的性能进行了对比，并通过计算机仿真来验证该方法可降低传输系统的误码率，从而提高水下通信的可靠性。     

适应图像直方图均衡算法

为了改善直方图均衡对低灰度层密集分布图像的处理效果，通过分析图像直方图均衡理论对同一灰度像素在处理后映射到同一灰度的过程中存在的理论缺陷，提出了一种高效的、自适应的算法.该算法首先对图像进行常规的直方图均衡处理，然后对处理后所形成的图像灰度在一个较大的灰度范围内进行映射，保证变换后的图像有较大的灰度动态范围，最后对结果进行适当的亮度修正，保证变换图像整体有较高的对比度，便于观察图像的细节.通过实验证明，改进后的算法可以明显地改善直方图均衡处理低灰度层密集分布图像的效果，同时具有较高的算法效率，适合在实时图像处理系统中采用.