一种并行的软判决引导常数模盲均衡算法

介绍了一种常数模与软判决引导结合的盲均衡算法CMA SDD。该算法克服了CMA收敛速度慢、稳态误差大的缺点,同时可以纠正相位偏转。仿真表明,在高信噪比(SNR)条件下,两种算法的稳态均方误差相近,而CMA SDD算法的收敛速度更快;在低信噪比条件下,CMA SDD算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态均方误差。     

一种新的混合盲均衡算法的研究

在无线通信信道中,码间干扰严重影响了通信的质量和可靠性。恒模算法（CMA）可以很好的克服码间干扰。针对CMA算法收敛速度较慢和无法纠正相位误差的缺点,提出将改进型CMA算法和改进型判决引导（DD）算法结合起来的混合盲均衡算法。蒙特卡罗仿真表明,提出的算法,相比传统CMA算法,不仅可以纠正信道的相位偏转,而且具有更好的均衡效果和收敛性能。     

一种新型变步长CMA盲均衡算法

针对传统固定步长CMA盲均衡算法中收敛速度和剩余误差这对矛盾,提出了一种新型变步长恒模盲均衡算法,即由瑞利分布函数实施对其步长的调节,通过调整该步长公式中的两个参数以加快收敛速度和减小剩余误差,并且在此基础上对该算法进行了改进。用4QAM信号,通过典型电话信道对固定步长的CMA算法,基于瑞利步长的CMA和改进后的CMA算法进行计算机仿真。通过对仿真出的算法收敛曲线以及输出星座图进行分析,最终得出在瑞利步长算法的基础上改进后的CMA算法克服了前两种算法的缺点,即具有收敛速度更快,剩余误差更小的优点。     

一种新的变步长快速盲均衡算法

在无线通信信道中,码间干扰严重影响了通信的质量和可靠性。传统的自适应均衡算法需要训练序列降低了传输效率,恒模算法（CMA）可以很好的克服了这个问题。针对CMA算法收敛速度较慢和无法纠正相位误差的缺点,提出一种新的步长迭代方法的改进型恒模算法（NSMCMA）。蒙特卡罗仿真表明,提出的算法,相比传统CMA算法,不仅可以纠正信道的相位偏转,而且具有更好的均衡效果和收敛性能。     

一种低MSE的QAM信号盲均衡算法

文章提出了一种新的以CMA算法为基础的QAM信号盲均衡算法。仿真试验表明,该方法比已有的MCMA和MMA方法具有更快的收敛速度和更好的收敛效果。     

两种改进的盲均衡算法

文献[1]提出了一种适用于PAM、QAM通信系统的盲均衡算法--MMA,该算法虽然克服了CMA收敛后剩余误差大和stop-and-go等算法有待定参数的缺点,但是它的收敛速度比较慢,改进算法1对MMA进行了改进,加快了算法收敛的速度.改进算法2是一种联合信道盲均衡和相位恢复算法--MCMA[2]的改进算法,改进后的算法比MCMA具有更小的剩余误差,同时在迭代过程中能够提供更准确的相位信息,来补偿信道引起的相位误差,从而更加有利于判决器进行准确的判决.两种改进算法都大大减少了使系统误符号率降为0所需的迭代次数.计算机仿真结果表明,这两种算法具有良好的均衡特性.     

一种用于QAM信号的改进均衡算法

该文在MMA算法的基础上,将星座匹配思想运用到MMA算法中,提出一种改进代价函数的新型算法GMMA;该算法既利用了星座图上信号的幅度和相位信息,也对星座匹配误差项精确了算法,比较适用于QAM信号的均衡.仿真结果表明,新算法比传统的CMA算法和MMA算法有较快的收敛速度,具有较好的均衡效果和较小的稳态均方误差.     

修正多模算法的盲信道均衡

基于对恒模算法(CMA)和多模算法(MMA)的研究,在两种算法的基础上提出了一种修正的多模算法。计算机仿真的结果表明,与恒模算法以及多模算法相比,该算法有较小的剩余误差和码间串扰(ISI)以及更稳定的收敛效果;而且该算法克服了信道传输引起的相位模糊(相位偏移)。     

基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法

为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT- CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。     

用于MQAM调制的双模式Sign-CMA盲均衡算法

在Sign-CMA算法基础上，提出了一种用于MQAM数字通信系统的双模式盲均衡算法。该算法克服了CMA算法稳态误差大的缺点，提高了Sign-CMA算法的收敛速度，并能纠正信道存在的相位旋转，实现载波恢复。     

MIMO通信系统中QAM信号的快速半盲均衡算法研究

该文针对传输正交幅度调制(QAM)信号的多输入多输出(MIMO)系统的均衡问题,结合方环算法(SCA)的简单性和软决策(SDD)算法的精确性,提出了一种既比较精确又简单的算法(SCA+SDD)。在优化该算法的代价函数过程中,首先用很少的训练序列(等于接收天线数)得到均衡器权向量的一个粗略估计,然后提出利用共轭梯度法进行迭代优化该代价函数的方法,该算法具有近似的二次收敛性,与传统梯度类算法相比较,该方法有非常快的收敛速度和较少的计算量。最后通过误码率(BER)和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,并且通过计算机仿真证明了该算法的良好性能。     

快速QAM信号多模盲均衡算法

该文提出一种改进的QAM信号的多模盲均衡算法,其利用发送信号的实部(或虚部)信息构造代价函数.并且,提出了通过共轭梯度算法得到均衡器最优权的算法,该算法具有二次收敛性,与传统恒模算法和多模算法相比较,有非常快的收敛速度和非常少的计算量,并且均衡效果相当.最后,通过误码率和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

下一代网络中基于遗传算法的QoS组播路由算法

向用户提供多媒体业务是下一代网络业务最基本、最重要的要求,QoS组播路由技术是网络多媒体信息传输的核心技术之一。该文给出了支持QoS组播的网络模型,对已有的QoS组播路由算法进行了优化,提出了适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS组播路由算法。仿真实验表明,这种算法收敛速度快,可靠性高,能够很好地满足下一代网络QoS组播的需求。     

含软方向判决的修正CMA盲均衡新算法

提出了一种新颖的盲均衡算法MCMA SDD,它一方面在代价函数中同时包含了幅度和相位的信息,另一方面,增加了并行的软方向判决(SDD)盲均衡算法,使得MCMA SDD算法无需载波跟踪环就能够纠正相位的失真;在低信噪比条件下具有较快的收敛速度和较低的稳态均方误差。     

组合半盲均衡算法及其在半盲均衡中的应用

针对传输正交幅度调制信号的多输入多输出卷积通信系统中的码间干扰和共信道干扰问题,利用软决策算法的选择性以及QAM信号星座图的几何特征,提出一种组合的半盲均衡算法。该算法不仅克服了传统恒模算法,多模算法在稳态下的误调问题,而且避免了SDD算法在高阶QAM系统中运算量急剧增加的问题。采用梯度牛顿法优化CSBEA算法代价函数,与常用的梯度类算法相比,其具有收敛速度快,稳态性能好的特点。通过仿真实验证明了所提算法的有效性。     

一种应用于DMB-T的基于RS码软判决译码的级联码方案

结合DMB—T系统的信道编码方案以及编码领域的最新进展,即RS码软判决译码算法的发展,提出了一种应用于DMB-T系统基于和积算法(SPA)的RS码软判决译码的级联码方案。该方案仅需在现有方案的基础上作少量调整即可获得可观的编码增益。和其它流行的软判决译码算法的比较表明,此方案提出的RS码软判决译码算法在DMB-T系统的应用中具有一定的优势。     

Sliced Multi‐modulus Blind Equalization Algorithm

Many multi‐modulus blind equalization algorithms (MMA) have been presented in the past to overcome the undesirable high misadjustment exhibited by the well‐known constant modulus algorithm. Some of these MMA schemes, specifically tailored for quadrature amplitude modulation (QAM) constellations, have also been proved to fix the phase offset error without needing any rotator at the end of the equalizer stage. In this paper, a new multi‐modulus algorithm is presented for QAM signals. The contribution lies in the technique to incorporate the sliced symbols (outcomes of decision device) in the multi‐modulus‐based weight adaptation process. The convergence characteristics of the proposed sliced multi‐modulus algorithm (S‐MMA) is demonstrated by way of simulations, and it is shown that it gives better steady‐state performance in terms of residual inter‐symbol interference and symbol‐error rate. It has also been shown that the proposed algorithm exhibits lesser steady‐state misadjustment compared to the best reported MMA.     

一种新的混合信道盲均衡算法

为同时提高盲均衡的稳态MSE性能和收敛速度,该文提出了一种混合信道盲均衡算法。该算法采用判决反馈均衡器结构,在判决可靠时采用DD-LMS(Directed Decision-Least Mean Square)误差项进行迭代,而判决不可靠时采用改进恒模算法(Modified Constant Modulus Algorithm,MCMA)误差项进行迭代,同时判决可靠区间根据直接判决误差进行自适应迭代。该文采用经过数字无线信道的64QAM信号进行了信道均衡仿真。仿真结果表明,相比MCMA算法,该文提出的混合盲均衡算法有效地提高了收敛速度,并具有良好的稳态MSE性能,在误比特率为10-6时,能提高SNR约2dB。     

适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法

该文提出了一种加权多模盲均衡算法。该算法结合了多模盲均衡算法和判决引导算法的各自优势,利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。在均衡器系数迭代过程中,加权项不仅随着判决符号自适应地改变,还可以根据MSE估计值作更精确地调整。理论分析和仿真结果表明,与多模盲均衡算法等其它算法相比,该文提出的算法在同等条件下可以获得更快的收敛速度和更低的稳态收敛残差,更适用于高阶QAM信号。