基于Bussgang技术的盲均衡算法

为了减小码间干扰,常常采用均衡技术,基于Bussgang技术的盲均衡算法实现容易,特别是对其进行取符号简化后可大大减少其资源占用量,运算量小,收敛速度快。分析了基于Bussgang技术的盲均衡技术原理,对提出的几种算法的收敛速度进行了研究和比较,研究了算法的特性,提出了盲均衡的发展方向,对于通信质量的提高具有十分重要的工程意义。     

一族新Bussgang类盲均衡算法

该文提出了一族新Bussgang类盲均衡算法统一形式的代价函数,该代价函数具有明确的数学意义,包括了经典的Decision-Directed算法,Sato算法,CMA算法及其变种。根据该代价函数,可以设计出新类型的Bussgang盲均衡算法,该文据此设计了两种新型的Bussgang盲均衡算法,仿真实验验证了这两种新算法的收敛性能。     

CMA算法盲均衡性能分析

由于受多径传输和有限带宽的影响,无线信道不可避免地存在码间干扰和信道间干扰.盲均衡技术是一种不需要训练序列就能补偿信道畸变的新兴自适应均衡技术.文中从Bussgang类盲均衡原理出发,讨论了属于Bussgang类的CMA盲均衡算法,并利用Simulink对算法进行了仿真.从仿真结果可看出步长对算法收敛性能和精度的影响,步长越小,收敛速度越慢,但稳态误差越小;反之亦然.     

高速突发传输中的均衡算法

通过对几种常用均衡算法的比较,确定高速突发传输中使用收敛速度较快、运算量较小的VLMS均衡算法。为降低高速突发信号中的训练序列开销,提高传输效率,提出了一种新的混合结构均衡方案。新方案充分利用数据辅助均衡与盲均衡的各自特点,将均衡过程分成两个阶段,数据辅助均衡阶段为盲均衡阶段提供一个足够精确的初始值,引导盲均衡实现快速收敛。仿真结果表明,该混合结构均衡方案能利用短训练序列实现收敛,而且能达到较好的性能。     

一族新的Bussgang类指数拓展多模盲均衡算法

该文提出一类新的Bussgang指数拓展多模算法,进一步降低传统Bussgang类盲均衡算法收敛时的稳态误差的效果。分析了新代价函数和误差函数等对算法性能的影响,并给出了算法复杂度分析,展示了如何利用作图法求得星座特征常数R的过程。为了削弱该算法对于高阶统计量信息的依赖,提出一种星座特征常量R的近似计算方法,使得星座特征常数不再成为新算法良好工作所必须的先验知识。最后以星座点甚密集方形QAM和非方形QAM系统为例,通过仿真验证该算法对密集QAM系统的盲均衡能力。     

基于支持向量机的水声信道盲均衡算法研究

水声信道的带宽极为有限,与需要训练序列的自适应均衡算法相比盲均衡技术节省了带宽,特别适合高速水声通信和多点通信。针对基于高阶统计量的盲均衡算法收敛速度慢的缺点,研究了一种基于支持向量机的盲均衡算法,它收敛速度快并具有全局最优解。通过对浅海信道触发通信信号的计算机仿真,证明了算法的有效性。     

一种变步长短波信道盲均衡算法

通过对短波通信中的自适应均衡(Adaptive Equalization)和盲均衡(Blind Equalization)技术进行比较研究,分析了自适应均衡和盲均衡中各种均衡算法的适用条件和优缺点,重点研究分析了盲均衡算法,并针对盲均衡算法进行改进,提出了将盲均衡算法与变步长思想结合起来,解决了收敛速度与收敛精度(均方剩余误差)的矛盾。用MATLAB对算法进行仿真,对仿真结果进行分析比较并得出结论,验证此改进算法的有效性。     

基于MIMO系统的盲均衡算法研究

MIMO通信系统中,随着数据率的不断提高,信道呈现出频率选择性,尤其是多径干扰和多用户干扰将会使接收端产生严重的码间干扰,而盲均衡技术能有效消除码间干扰。文中重点研究了基于MIMO通信系统的恒模盲均衡算法,并在此基础上提出了基于Sigmoid函数的变步长CMA均衡算法。该算法与传统方法的不同之处在于,该改进算法中所使用的步长因子能跟随均衡器的收敛情况自适应调整,且计算仿真结果表明,改进后的CMA算法能有效抑制噪声,且收敛速度快。     

基于变步长的分数间隔盲均衡算法研究

在对短波通信中常用的盲均衡算法进行比较研究的基础上,指出了常规盲均衡算法普遍存在收敛速度和收敛精度不能同时满足的矛盾;另外,由于短波通信中会经常存在突发干扰和信道突变等突发情况,针对这些问题,提出了将变步长的思想引入到分数间隔盲均衡算法中,通过对剩余误差进行变换来控制步长因子的变化.最后,经MALAB仿真验证该均衡算法的有效性.     

基于子空间分解的快速盲均衡解调算法

基于高阶统计的盲均衡算法需要大量的观测数据,当观测数据有限或信道变化较快时,由于模型失配将使均衡性能严重下降,因此短数据、快收敛是近年来盲均衡技术研究的主要方向之一。本文讨论了基于子空间分解的信道识别和盲均衡技术,利用卡尔曼滤波方程,给出了一种快速收敛的盲均衡解调算法,算法只需要较少的数据样本,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于循环平稳盲均衡算法的研究

传统的盲均衡技术是在假设接收信号是平稳信号的基础上进行均衡,但实际的通信信号具有循环平衡性。针对此介绍了基于循环平稳盲均衡算法的概念,阐述了基于循环平稳盲均衡算法的原理,分析了基于循环平稳盲均衡算法的特点,并对基于循环平稳盲均衡算法进行了展望。     

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。      

New Algorithms for Blind Equalization: The Constant Norm Algorithm Family

In this paper, a new, efficient class of blind equalization algorithms is proposed for use in high-order, two-dimensional digital communication systems. We have called this family: the Constant Norm Algorithms (CNA). This family is derived in the context of Bussgang techniques. Therefore, the resulting algorithms are very simple. We show that some well-known blind algorithms such as "Sato's algorithm" or the Constant Modulus Algorithm (CMA) are particular cases in our CNA family. In addition, from this class, a new cost function, named Constant sQuare Algorithm (CQA), is derived, which is well designed for QAM. It results in a lower algorithm noise without increasing the complexity. Another advantage of this class lies in the possibility of creating new norms by combining several existing norms in order to benefit from the advantages of each original norm. For example, we present the norm resulting from the combination of the two algorithms, CMA and CQA. Moreover, we highlight that, with regard to the excess mean-square error performance, there is an optimal norm for each constellation, i.e., each modulation, in order to equalize it blindly     

Blind equalization for correlated input symbols: A Bussgang approach

This paper addresses the problem of blind equalization in the case of correlated input symbols, and it shows how the knowledge of the symbol sequence probability distribution can be directly incorporated in a Bussgang blind equalization scheme. Numerical results pertaining to both linear and nonlinear modulation schemes show that a significant improvement in equalization performance is obtained by exploiting the symbol sequence probability distribution using the approach herein described.     

基于子空间的无线光通信副载波盲均衡算法研究

文中基于Gamma-Gamma光强起伏分布大气湍流信道模型,对无线光副载波相移键控调制系统进行了子空间盲均衡算法的研究。对比分析了经过大气湍流信道盲均衡前后的副载波调制信号星座图聚敛性,给出了均衡后不同光强起伏方差下的误码率曲线,当R2=0.1,信噪比为20 dB时,误码率从4.710-1降低到1.5610-3,均衡后误码率明显改善。同时采用两种典型实测天气数据(阴、中雨)模拟大气信道进行了子空间盲均衡实验,均衡后调制信号星座图聚敛性与相位可识别性明显优于均衡前。仿真结果表明,子空间盲均衡算法对大气湍流信道下的副载波调制信号有良好的均衡效果。     

Multichannel blind image deconvolution using the Bussgang algorithm: spatial and multiresolution approaches

This work extends the Bussgang blind equalization algorithm to the multichannel case with application to image deconvolution problems. We address the restoration of images with poor spatial correlation as well as strongly correlated (natural) images. The spatial nonlinearity employed in the final estimation step of the Bussgang algorithm is developed according to the minimum mean square error criterion in the case of spatially uncorrelated images. For spatially correlated images, the nonlinearity design is rather conducted using a particular wavelet decomposition that, detecting lines, edges, and higher order structures, carries out a task analogous to those of the (preattentive) stage of the human visual system. Experimental results pertaining to restoration of motion blurred text images, out-of-focus spiky images, and blurred natural images are reported.