多径衰落信道下MQAM信号的调制识别

提出了一种在多径衰落信道下基于阵列接收的盲均衡调制识别算法。该方法采用多天线接收的结构,把各阵元接收到的信号进行选择性联合(SelectionCombiner)处理,再利用自适应盲均衡算法的代价函数作为识别特征进行信号识别。仿真表明,该方法在较高信噪比时可以识别多径信道下的MQAM信号。     

一种多径信道中的调制识别算法

提出了一种新的多径信道中的MPSK／MQAM（M-ary phase shift keying／M-ary quadrature amplitude modulation）调制识别算法。首先进行基于噪声子空间的信道盲辨识和盲均衡，克服信道带来的影响，然后利用一种新的多级抽取聚类算法，先区分MPSK和MQAM两类调制方式，再提取信号的星座点数作为最终的识别结果。与已有算法相比，该算法结构简单，所需数据量少，适用范围广。仿真结果证实了算法的有效性。     

一种基于盲均衡的多径环境下调制识别算法

针对频率选择性多径衰落信道下MPSK和MQAM信号的调制分类问题,提出了一种基于盲均衡算法的自动识别算法.将接收到的码元星座图通过一组并行的自适应盲均衡器,当盲均衡器与星座图匹配时其代价函数收敛到最小.所以直接利用盲均衡的代价函数作为调制识别特征,当代价函数收敛后,将具有最小代价函数值的均衡器所对应的信号判为识别结果.仿真结果表明,该算法可以有效识别频率选择性多径衰落信道下的BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,64QAM信号.     

一种基于盲均衡的多径环境下调制识别算法

针对频率选择性多径衰落信道下MPSK和MQAM信号的调制分类问题,提出了一种基于盲均衡算法的自动识别算法。将接收到的码元星座图通过一组并行的自适应盲均衡器,当盲均衡器与星座图匹配时其代价函数收敛到最小。所以直接利用盲均衡的代价函数作为调制识别特征,当代价函数收敛后,将具有最小代价函数值的均衡器所对应的信号判为识别结果。仿真结果表明,该算法可以有效识别频率选择性多径衰落信道下的BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,64QAM信号。     

基于高阶累积量的信道估计及数字调制识别方法①

无线信道的多径干扰使得接收信号发生畸变,其高阶累积量特征不再趋近于其理论值,给调制识别带来了很大困难。针对多径信道中的调制识别问题,提出了一种基于高阶累积量的信道估计及调制识别算法。首先提取接收信号的高阶累积量进行信道参数估计,根据估计结果对识别参数进行修正,使其重新趋近于理论值,从而完成调制识别。该算法仅根据接收信号序列进行运算,所需先验信息少,能对大部分调制方式进行识别。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于非平稳时频分析的无线网络信道均衡算法

在无线网络数据通信中,由于阵元码间干扰导致信道具有非平稳特性,产生信道失衡效应,需要进行信道均衡设计,提高无线网络的数据传输性能.传统方法采用Hilbert变换扩频方法进行通信信道均衡,通过Hilbert变换使离散数据解析化,由于信道多径扩展导致码间干扰,为了提高信道均衡效果,提出一种基于非平稳时频分析的无线网络信道均衡算法.构建无线网络数据传输的空间多径信道模型,采用时频分析方法进行通信信号码间干扰抑制处理,采用提取的时频特征对通信信道进行正交频分复用分解,采用时频特征分析方法,对相位偏移进行空间码元重组,去掉路径相移偏量,实现信道均衡.仿真结果表明,采用该算法具有较好的信道均衡性能,能有效抑制通信信道的码间干扰,降低无线网络数据通信的误比特率,改善通信质量.     

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。     

一种多径环境下的调制识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制分类问题给出了一种有效的自动识别算法,利用一组稳健的抗多径的累量不变量和自适应盲均衡算法的代价函数作为识别特征。当盲均衡器与接收到的码元星座图匹配时其代价函数收敛到最小。仿真表明,该方法可以有效识别多径信道下BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM信号。     

基于KNN信道识别算法的无前后缀频域均衡技术

为了提高单载波频域均衡(SC-FDE)系统的频带利用率和通信速率,提出了一种基于 KNN 信道识别算法的无前后缀频域均衡技术;该技术通过构建不同信道环境下带有导频的训练数据集,根据训练数据通过不同信道条件下的特征并使用KNN算法进行分类,进而确定信道类型及信道最大多径时延,通过信道最大多径时延合理确定无前后缀重叠剪切频域均衡算法的最优重叠剪切长度,进而消除多径干扰对无前后缀频域均衡数据的影响,达到最优解调性能;仿真表明: 基于KNN的重叠剪切算法与文献推荐的50%重叠剪切法相比,性能基本一致,即在误码率为10-3的情况下,信噪比恶化不大于0.5 dB;此算法准确确定了最优重叠长度,减少了大量无效的重叠长度,保证了多径信道下系统的误码性能,达到性能和复杂度的平衡。     

水声信道均衡算法比较研究

简述了自适应均衡算法和盲均衡算法在水声通信中的应用现状,以及典型的几种均衡算法。分别采用稀疏多径信道和混合相位信道对几种典型的自适应算法和盲均衡算法的均方误差（MSE）性能进行了仿真比较,结果显示,判决反馈均衡器（DFE）结构的算法在以上复杂水声环境中均衡效果良好;采用稀疏多径相位旋转复信道对典型的自适应、盲均衡算法进行了仿真比较,结果表明,在相同的条件下,自适应算法受相位的影响较小,收敛速度快于盲均衡算法。消声水池实验表明了带二阶数字锁相环（DPLL）和DFE结构的均衡算法均具有较好的载波恢复性能,实现了对相位偏差的跟踪,提高了克服多径效应和多普勒频移补偿的能力。     

多径信道下MPSK信号调制识别算法的研究

针对室内以及山区多径环境下MPSK信号的调制识别,提出一种基于高阶累积量的识别算法。该算法利用高阶累积量良好的抗噪性能,实现了多径信道下的有效识别。理论分析及仿真结果表明,采用本文所提出的识别算法,在中等信噪比条件的,对多径信道的MPSK信号的整体识别率在90%以上,能满足实际应用的需要。     

一种适合多径信道的盲多用户检测方法

多径衰落信道下的盲自适应多用户检测算法的运算复杂度通常都比较高,文章提出了一种适用于多径衰落信道的基于Lagrange人工神经网络的盲自适应多用户检测算法,仿真试验表明该算法在多径衰落信道下仍具有接近于单径信道的检测性能,且计算复杂度低于目前存在的同类算法。     

一种分数间隔判决反馈盲均衡算法的研究

在无线通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰(ISI),必须进行信道均衡.收敛速度和剩余码间干扰是衡量盲均衡算法性能优劣的重要指标,根据超指数迭代算法收敛速度快的特点,提出了一种基于分数间隔超指数迭代判决反馈盲均衡算法.同时,引入了二阶数字锁相环(DPLL2)技术以纠正载波相位旋转,并对算法的性能进行了计算机仿真.仿真结果表明,相对于传统的波特间隔常模判决反馈均衡算法(BSCMA-DFE)获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,纠正了载波相位旋转,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值.     

多速率DS-CDMA系统中基于Kalman滤波的盲多用户检测

在讨论可变扩频增益多速率直接序列码分多址(DS-CDMA)系统信号模型的同时,为了保证该检测器能适用于多径衰落信道环境,提出了基于Kalman滤波的盲多速率多用户检测器,并给出了Kalman滤波算法的实现步骤与最大值合并过程.仿真结果表明,与现有的一些盲自适应多用户检测器相比,本文提出的检测器在多速率环境下具有更为好的抗多址干扰、抗多径干扰能力,且能更快地收敛.     

基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡

通用滤波多载波(UFMC)技术作为5G的一种候选波形,传输中不加循环冗余(CP),多径衰落信道下会产生符号间干扰(ISI)以及子载波间干扰(ICI)。针对该问题,提出一种基于并行干扰抵消的均衡算法。首先,根据分析得到多径信道下UFMC系统干扰数学表达式;其次,在采用迫零均衡后,对可靠区间外的数据,根据剩余干扰表达式,近似重构相邻载波及符号间干扰;最后,对各载波并行地进行迭代干扰抵消。通过仿真实验表明,在多径信道下,该算法能够一定程度上降低误码率,提高UFMC系统性能。     

基于LCCMA的OFDM-CDMA通信系统抗多址干扰算法

OFDM-CDMA系统中,在多径传播和其他同频干扰存在时,接收机会收到多个恒模信号,针对这种情况,文章提出一种基于线性约束恒模算法(LCCMA)的盲抗干扰方法,该方法结合了通常的旁瓣消除器和恒模算法,用于消除多址干扰对系统的影响。分别对不同用户数目的系统进行计算机仿真,结果表明,采用本算法后,能有效地抑制多址干扰,极大地提高了系统的性能。     

一种新的变步长盲恒模信道均衡算法

无线数字通信中,由于电磁干扰和多径效应的影响,使通信质量下降,进而产生码间干扰(inter-symbol interferencc,ISI),ISI的存在会大大降低系统性能,影响码速率的提高.信道均衡技术足解决该问题的一种重要手段,但剩余误差偏大.以信道盲均衡算法中的恒模(CMA)算法为研究背景,提出了一种新的变步长CMA算法,新算法利用QAM信号分布于几个已知圆上的特点,根据均衡器输出信号的模估计理想输出的模.计算机仿真结果表明这种算法能有效地减小剩余误差,是一种很实用的信道均衡算法.     

OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法

为了减小正交频分复用(OFDM)系统中多径干扰对定位精度的影响,提出一种基于后向传播(BP)神经网络的定位算法。该算法采用多重信号分类(MUSIC)算法估计OFDM信号首径的到达时间(TOA),再计算出到达时间差(TDOA),然后利用BP神经网络对其进行修正,最后使用Chan算法确定移动台的位置。在多径环境下对算法进行仿真,仿真结果表明该算法能够有效地降低多径干扰的影响,性能优于最小二乘(LS)算法、Chan算法和泰勒算法。     

基于LDPC码结构的盲信道噪声方差估计方法

在LDPC码的迭代软判决译码算法中需要利用信道的噪声方差,通过对二元LDPC码、采用BPSK调制的盲信道噪声方差估计方法的分析,提出了在AWGN信道条件下,采用QPSK调制的基于多元LDPC码结构的盲信道噪声方差估计算法,将估计的结果应用到多元LDPC码的译码算法中。仿真结果显示,该算法可以有效地提高信道利用率,在没有增加额外开销的同时能够得到比较准确的信噪比估计。