多径衰落环境中具有调制识别能力的盲均衡新算法

常数模盲均衡算法在对非常模信号进行均衡时稳态均方误差不能收敛至零,且不具备信号调制识别能力.因此,依照常数模算法代价函数的构造方法定义了一种余弦代价函数,提出了基于该代价函数的盲均衡新算法.该余弦代价函数可将BPSK、M-PAM、M-QAM信号的不同星座点映射至原点,从而使新算法在对上述常模或非常模信号进行均衡时稳态均方误差均能收敛至零,更重要的是新算法能够在多径衰落环境下实现对上述信号的调制识别.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.     

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。     

基于坐标变换的常数模盲均衡新算法

结合信号星座图特点,对常数模算法的代价函数进行修正,提出了基于坐标变换的常数模盲均衡新算法.该算法通过坐标变换将发射信号的模值转换成零,从而克服了常数模算法在对非常模信号进行均衡时,输出误差无法收敛至零的缺点;并且该算法可以在未知发射信号调制类型的情况下完成均衡.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.     

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。     

基于CMA算法的双模式盲均衡算法

常数模算法（ＣＭＡ）的收敛速度非常缓慢。为了加快收敛过程，一旦误码率降低到足够低，该算法必须切换到ＤＤ算法。为了克服这些缺点，本文利用ＱＡＭ信号分布在几个已知半径的圆上的特点，提出了两类多模盲均衡算法。在此基础上又提出一种双模式均衡方案：多模算法模式和常数模算法模式。研究表明，两类多模算法及双模式均衡方案收敛快，收敛性能也令人满意     

基于T/4分数间隔采样双模式盲均衡算法的研究

本文针对恒模算法(CMA)收敛速度较慢、收敛后均方误差较大的缺点,提出一种新的双模式盲均衡算法。先采用T/4分数间隔采样的盲均衡算法,由于采用了过采样技术,避免了因欠采样引起的频谱混叠,然后在算法收敛后切换到判决引导(DD-LMS)算法,减少误码率。计算机仿真表明,本文提出的新算法有较快的收敛速度、较小的稳态误差和较低的误码率。     

一种快速收敛的水声信道分数间隔盲均衡算法

为了加快常数模盲均衡算法(CMA)的收敛速度并降低剩余均方误差,提出了一种快速收敛的分数间隔常数模算法。新算法采用T/2分数间隔均衡器,针对水声通信中常用的BPSK信号,设计了一个新的误差函数,取代常数模算法中的误差函数。最后,采用浅海水声信道进行了仿真,结果表明,新算法性能稳定;收敛速度高于常数模算法和分数间隔常数模算法;剩余均方误差与分数间隔常数模算法处于同一水平。     

双模式神经网络盲均衡算法研究

文中以前馈神经网络作为盲均衡器,根据CMA盲均衡算法及决策指向性算法(DD)提出了两种神经网络学习目标函数,并在对两种目标函数下神经网络盲均衡算法性能分析的基础上,给出了依据移动窗剩余误差理论确定切换门限的方法,提出了双模式神经网络盲均衡算法,并以短数据样本重用确定网络的初始权重.仿真表明文中提出的双模式神经网络盲均衡算法能够克服在单一目标函数下神经网络盲均衡算法的缺陷,且收敛速度快,有效的提高了均衡性能.     

变步长常数模盲均衡算法研究

为了进一步提高CMA盲均衡算法的收敛速度和均衡性能,研究了一种变步长常数模盲均衡算法.常数模盲均衡算法中,步长参数直接影响算法的收敛速度和均衡性能,合理的选择步长参数不仅能够避免算法发散或收敛过慢,并且适时调整步长参数可以避免算法陷入局部极小值.高阶均方误差直接反映算法的收敛状态,所以可以利用高阶均方误差作为步长参数的调整因子.计算机仿真表明以高阶均方误差作为步长参数调整因子使常数模盲均衡算法具有了更快的收敛速度和更好的均衡效果.     

基于DVB-C的QAM接收机均衡技术研究与设计

介绍了一种基于DVB-C标准的QAM接收机均衡器方案.笔者首先介绍了均衡器的横向滤波器与判决反馈均衡器结构,其次阐述了几种常用的均衡算法,并对算法切换问题作了研究,然后综合结构和算法的优越性,选择采用DFE与盲均衡相结合的方式,在输入存在多径干扰和加性噪声的情况下,使用经典常数模算法(CMA)和面向判决的最小均方误差算法(DD-LMS),切换部分采用误差值切换,利用Matlab对16QAM,64QAM信号进行仿真,最后实现了QAM接收机对均衡器的要求.     

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。     

一种基于实数编码遗传算法的常模盲均衡

盲均衡可以看作代价函数优化问题。为了改进经典常模算法的性能,研究了利用实数编码遗传算法的常模盲均衡,把均衡器系数向量作为遗传算法的决策变量,采用轮盘赌选择和精英保留策略相结合的混合选择算子、算术交叉算子和非均匀变异方式,经过一系列的遗传操作,搜索到适应度值最高的个体,即均衡器的最优系数。计算机仿真结果证明了算法具有收敛速率快、能够搜索到全局最优解等特点。     

自适应切换双模盲均衡算法

常数模算法在无线通信系统的盲均衡中得到广泛的使用,为了进一步降低稳态误差通常选择将其与判决引导最小均方误差算法相结合,传统的双模切换盲均衡算法通过人为设定门限值实现两种算法的硬切换,其切换时机选择的合理性无法保证,不能充分凸显双模切换的长处。该文利用凸组合结构借助遵循一定规则迭代变化的联合参数将两种算法进行结合,实现两种算法模式的切换,自适应地选择切换时机,并通过对算法的修正和混合参数归一化的改进使在克服恢复信号相位偏转的同时加快了收敛速率、降低了稳态误差;另外,对稳态性能进行推导分析得到了理论的稳态模型。仿真结果证明稳态性能与模型推导结果保持一致,参数归一化改进所得效果较为明显,与同类其它双模切换算法相比具有更优的性能。     

修正恒模算法分数间隔盲均衡

分数间隔均衡(FSE)能够降低对时间同步误差的敏感性,本文通过修正恒模算法(CMA)的误差函数,提出了一种分数间隔盲均衡修正恒模算法(MCMA).利用通信信号8PSK,对修正恒模算法和传统恒模算法进行了盲均衡性能比较,在噪声环境下的频率选择性信道中,MCMA比CMA具有更强的鲁棒性.模拟结果显示MCMA能够通过提高收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰(ISI),有效地改进了信道均衡性能.     

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。     

瑞利衰落电离层信道的自适应盲均衡

研究通过具有加性高斯白噪声的瑞利慢衰落电离层信道的恒模盲均衡技术。著名的恒模算法(CMA)是一种重要的盲信道均衡方法。但是，普通恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足。采用一种修正恒模算法(MCMA)，该算法使修正的误差函数最小并且自适应学习率由接收序列即时调整。两种算法用8—PSK信号进行了盲均衡比较，模拟结果显示修正恒模算法比普通恒模算法的收敛速度快，符号间干扰(ISI)小，另外该算法均衡器输出具有既无相位旋转也无延迟等优点。     

Low complexity concurrent constant modulus algorithm and soft decision directed scheme for blind equalisation

The recently introduced concurrent constant modulus algorithm (CMA) and decision-directed (DD) scheme provides a state-of-the-art low-complexity blind equalisation technique for high-order quadrature amplitude modulation (QAM) channels. At a small cost of slightly more than doubling the complexity of the standard CMA blind equaliser, this concurrent CMA and DD blind equaliser achieves a dramatic improvement in equalisation performance over the CMA. In the paper, a new blind equalisation scheme is proposed based on concurrent CMA and a novel soft decision-directed (SDD) adaptation. The proposed concurrent CMA and SDD blind equaliser has simpler computational requirements than the concurrent CMA and DD algorithm. Extensive simulation shows that it has the same steady-state equalisation performance as the concurrent CMA and DD algorithm and a faster convergence speed over the latter scheme     

一种改进的QAM信号的恒模算法：MCADAMA

提出了一种适用于QAM系统的改进的双模式算法MCADAMA（modified CMA-assisted decision adjusted modulus algorithm）。通过研究Axford提出的CADAMA双模式算法,受到MCMA算法的启发,结合恒模算法的特性,研究出了MCADAMA算法。通过搭建QAM盲均衡系统平台,把MCADAMA算法和其他3种恒模算法进行了比较,仿真结果表明,MCADAMA算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,有效地提高了系统性能。