基于多模误差切换的变步长盲均衡算法

利用多电平正交幅度调制(MQAM)信号的分布特点,提出了一种适合MQAM教字通信系统的新的基于多模误差切换的变步长盲均衡算法.仿真表明,针对巴西A广播信道和rural信道新算法具有更快的收敛速度和更小的剩余误差.     

一种高速率基带正交盲均衡算法

使用经典的判决引导LMS(DDLMS)算法和Godard算法对MQAM信号的均衡,不能满足并行处理需求.本文在延迟系数更新LMS算法(DLMS)的基础上提出了一种对MQAM信号的,并且适于并行实现的盲均衡算法.理论分析和计算机仿真表明,该算法性能比较优越,是一种适合并行实现的盲均衡算法.     

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。     

基于MATLAB/SIMULINK的MQAM解调器仿真

正交幅度调制(QAM)技术频谱利用率高,抗噪性能强,目前在很多宽带通信中都得到应用,在整个QAM通信系统中,关键部件就是高性能的MQAM解调器。从定时误差、频率相位误差及信道失真方面考虑,基于SIMULINK平台建立了一个完整的MQAM解调器,并对几种盲均衡算法性能进行了比较。     

一种新的基于收敛趋势控制的常模(CMA)盲均衡算法

本文在CMA算法基础上,利用多电平正文幅度调制(M-QAM)信号的分布特点,提出了一种适合于MQAM数字通信系统的收敛趋势控制的盲均衡算法(CC—CMA)。理论分析和计算机模拟表明,该算法具有较好的收敛性能,是一种很实用的均衡算法。     

一种新的基于数据可靠性判决引导的CMA盲均衡算法

本文在常数模算法（CMA）基础上,提出了一种适合于多电平正交幅度调制（MQAM）数字通信系统的基于数据可靠性判决引导的盲均衡算法。理论分析和计算机模拟表明,该算法具有较好的性能,是一种很实用的均衡算法。     

一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制识别问题,该文提出了一种基于信道盲辨识和盲均衡的调制识别算法。算法首先进行信道阶数精确估计,然后以矩阵外积分解为基础,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡的稳定性,最后,对均衡后的星座图进行多级减法聚类,得到信号的调制方式。与现有算法相比,算法结构简单,所需数据量小,适用范围广,实用性强。仿真结果证明了算法的有效性。     

高阶调制通用恒模盲均衡算法

在无线通信高速数据传输中,限带效应及多径信道带来的码间干扰(ISI)严重影响接收信号的质量。目前广泛采用恒模盲均衡算法(CMA)消除ISI,但是对于高阶非恒定幅度调制信号,CMA算法收敛后的稳态误差很大,收敛效果较差。该文在改进原CMA算法误差更新函数的基础上,提出了一种新的均衡算法。新算法有效地降低了高阶调制下均衡器的稳态偏差并能适应各种调制体制。理论分析和数值仿真给出,新算法在MQAM以及MAPSK调制下都较原CMA算法性能有较大的提升,适合应用在高阶调制体制的通信系统中。     

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。     

适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出一种分数间隔混合盲均衡算法。该算法将恒模盲均衡算法(CMA)与判决引导算法相结合,并充分利用了分数间隔均衡结构在收敛速度、稳态误差方面的优势。均衡器系数更新首先进行时域解相关,为了消除恒模盲均衡算法的相位不敏感特性,在实现上构造载波同步与盲均衡的大环路。仿真结果表明,对方形星座图的高阶QAM信号,该算法可以提供更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

一种适用于MQAM调制的变步长判决引导的盲均衡算法

本文对一种新的代价函数作了研究，提出一种适用于ＭＱＡＭ调制信号的变步长的判决引导的盲均衡算法。理论分析和计算机模拟表明变步长判决引导的盲均衡算法的收敛性能及误码性能均优于ＣＭＡ算法，并与传统的ＬＭＳ均衡算法的性能一致，是一种很实用的均衡算法。     

用于多电平QAM调制的新型的自恢复均衡技术的研究

本文对一种新的代阶函作了研究，提出一种适用于多民平ＱＡＭ（ＭＱＡＭ）信号的自恢复的均衡算法，克服了ＣＭＡ算法对相位不敏感的缺点，并在此基础上提出了两种改进的均衡算法，概率算法和混合算法，理论分析和计算机模拟表明这两种算法的收敛性能优越，而且误码性能与传统的ＬＭＳ均衡算法一致，是两种很实用的均衡算法。     

基于星座修正聚类的双模式盲均衡算法

针对时变信道下,调制类型未知的MPSK/MQAM类信号快速均衡问题,本文提出了一种新的基于星座聚类的双模式均衡算法。初始阶段均衡器采用稳健的恒模算法,一段时间后,用低复杂度的减法聚类算法处理缓存的均衡器输出。然后利用MPSK/MQAM类信号星座图的几何旋转不变性,采用C均值模糊聚类算法修正初次聚类的结果,恢复信号星座,由此获得精确符号信息。最后依据修复后的聚类效果选择切换时机,均衡器切换到符号匹配算法,完成信号均衡。与已有算法相比,本文提出的新算法克服了调制类型未知的不利因素,具有收敛速度快,剩余码间干扰小,均衡器模式切换时性能平稳等优点。仿真验证了新算法对4PSK和16QAM信号的有效性。     

一种适用于MPSK调制的混合型盲均衡算法

提出了一种特别适用于ＭＰＳＫ信号的混合型盲均衡算法，理论分析和计算机模拟表明，这种混合型盲均衡算法的收敛性能与Ｇｏｄａｒｄ类盲均衡算法的收敛性能相同，而误码性能优于Ｇｏｄａｒｄ类盲均衡算法，并接近系统ＬＭＳ均衡算法的性能，是一种具有实用价值的盲均衡算法。     

基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后有较大的剩余误差和相位模糊。在VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上进行了改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合两种新算法,新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进。最后,对该算法进行了仿真和性能分析。     

双模式变步长解相关盲均衡算法研究

恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后会有较大的剩余误差和相位模糊。在文献[3]中提出的VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上做了进一步改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合2种新算法,进行了仿真和性能分析,证明新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进。     

适用于圆形高阶QAM信号的盲均衡算法

针对现有盲均衡算法大多仅适用于方形或十字形QAM信号的问题,本文提出了一种适用于圆形高阶QAM信号的混合盲均衡算法。该算法首先对区域多模盲均衡算法进行改进,提出了新的区域划分方法并将其与改进的多模盲均衡算法相结合,构造了新的误差模型使之与圆形星座匹配程度大大提高;然后将其与判决引导算法和数据重用技术有机结合,构成低稳态误差的快速混合盲均衡算法。与其他同类型盲均衡算法相比,本文算法对于圆形星座高阶QAM信号尤为有效,不仅降低了稳态误差,且大幅度减少了收敛所需符号数。仿真结果验证了该算法的有效性。