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提出一种基于均方误差控制的自适应变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,利用线性变换将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了降维处理的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,采用信号的均方误差作为步长控制因子,加快算法收敛,改善恒模医学CT图像盲均衡算法性能。仿真结果验证了算法的有效性,新算法改善了峰值信噪比和恢复效果,提高了算法收敛速度。 相似文献
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研究了步长对恒模算法(CMA)收敛性能的影响。调整步长至合适的值,使CMA算法性能达到总体最优,并对CMA算法进行改进。仿真结果表明,改进算法与CMA算法相比,收敛速度相近,稳态剩余误差更小,从而解决了CMA算法收敛速度和稳态剩余误差不能同时达到最小的问题。 相似文献
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基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法 总被引:5,自引:1,他引:5
论文针对固定步长恒模盲均衡算法的缺陷,提出了一种自适应时变步长恒模盲均衡算法,采用误差信号的峰度作为步长控制因子。经计算机仿真与理论分析表明,该算法与传统恒模算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小。 相似文献
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为解决恒模算法(CMA)对高阶正交幅度调制(QAM)信号均衡效果较差的问题,提出了一种将CMA算法和最大后验估计(MAP)盲均衡算法相结合的改进算法.该算法运用CMA使均衡达到初步收敛后,改用MAP估计的方法来减小剩余误差.仿真结果表明,该改进算法对高阶QAM信号的均衡也能达到很快的收敛速度和很小的剩余误差,星座恢复图很紧凑.同时由于改进算法不需要进行多次的信号区域判决,其计算复杂度远小于MAP估计盲均衡算法. 相似文献
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通过研究恒模盲均衡算法的特点,本文提出了一种基于Simulink的恒模盲均衡算法的建模方法。该方法避开了使用复杂编程语言的实现方式,而是采用基于物理级的动态可视化的建模方法。为了验证仿真模型的正确性和有效性,本文构建了BPSK数字通信系统,并以该通信系统为平台,对其均衡性能进行了仿真分析。为了分析该算法的优缺点,与与基于LMS算法和RLS算法的非盲均衡器进行了对比,给出了三种不同均衡算法的系统误码率、星座图及收敛曲线。仿真结果表明:本文对恒模盲均衡算法的建模方法是正确的,具有很好的对时变信道均衡的性能,并且系统的误码性能很好,而且该算法不需要任何输入信号的先验知识。同时,本文也指出了该算法存在收敛较幔、系统误码率较高的 的缺点。 相似文献
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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. 相似文献
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为了提高多输入多输出系统的通信质量,针对传统常数模盲均衡算法存在收敛速度慢、误码率高等缺点,提出来一种基于可变步长的常数模盲均衡算法。利用反正切函数建立一种步长因子与误差间的非线性函数关系,利用此非线性函数来调整步长,加快算法收敛速度,采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,相对于其他盲均衡算法,该算法加快了收敛速度,大幅降低误码率,获得理想的均衡效果,具有一定的实用价值。 相似文献
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文章提出了一种新的模糊神经网络(FNN:FuzzyNeuralNetwork)控制的变步长盲均衡算法,利用模糊神经网络控制盲均衡算法的迭代步长,以得到更好的均衡性能。该文设计出模糊神经网络控制器的结构并给出状态方程,提出了新的代价函数,推导出控制器参数的迭代公式。计算机仿真表明,该算法与传统恒模(CMA:ConstantModulusAlgorithm)盲均衡算法相比,具有稳定性好的优点。 相似文献
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一种新的变步长常模盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
常模盲均衡算法采用固定步长时存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,解决这一矛盾的有效方法是用变步长代替固定步长.在分析了常模算法误差特性的基础上,建立了步长因子和误差信号之间的一种非线性函数关系,分析了函数中参数对步长因子的控制,较好地满足了常模算法迭代过程对步长因子的要求,得到一种新的变步长常模算法.新算法能够在加快收敛速度的同时减小稳态误差,且具有较强的信道跟踪能力和抗干扰能力.理论分析和计算机仿真证实:新算法性能较好,具有很好的实用性. 相似文献
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为了克服水声信道的多途效应及CMA算法误差函数不对称性所带来的缺陷,定义了奇对称的双曲正切误差函数,构造了基于双曲正切误差函数的常模盲均衡算法(HCMA),提出了一种基于判决圆判决的双模式常模盲均衡算法(DCMA)。该算法将符号迭代算法引至HCMA中,得到基于双曲正切误差函数的符号迭代常模盲均衡算法(HSCMA),再根据信噪比确定判决圆的边界,利用此判决圆进行CMA与HSCMA间的切换。当算法未收敛时,迭代以CMA模式进行,这样可以确保DCMA的快速收敛;当算法收敛后自动切换到HsCMA模式。计算机仿真证明了该切换方法的有效性。 相似文献
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