基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

在无线网络数据传输和通信过程中,由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰,导致数据传输信道失衡,需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计,实现无线网络数据的高保真性传输。传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化,随着通信信道载波数量的增长,导致信道均衡稳定性不好。提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法,通过构建无线网络系统模型和信道模型,对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取,以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进,实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计,提高数据通信码的保真性传输能力。仿真结果表明,采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建,信道的均衡性能和抗干扰性能较好,降低了数据传输的误比特率。     

一种多径衰落水声MIMO信道自适应均衡仿真研究

水声通信信道带宽十分有限,为了提高信道容量和传输速率,将MIMO技术应用于水声通信.针对多径衰落引起的码间干扰(ISI)和多个发射信号间的信道间干扰(CCI),采用多组判决反馈均衡器结构,能够同时消除ISI和CCI的影响,分别提取各个发射机上的不同数据.给出了MIMO均衡器的结构、最小均方误差解和LMS均衡算法.通过计算机仿真,证明了该方法的有效性,并将单发单收(SISO)均衡与两发两收情况下的MIMO均衡进行了性能对比.结果显示,尽管MIMO均衡的误码率略高,但却可以获得两倍于SISO系统的数据传输速率,有很好的应用前景.     

一种分数间隔判决反馈盲均衡算法的研究

在无线通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰(ISI),必须进行信道均衡.收敛速度和剩余码间干扰是衡量盲均衡算法性能优劣的重要指标,根据超指数迭代算法收敛速度快的特点,提出了一种基于分数间隔超指数迭代判决反馈盲均衡算法.同时,引入了二阶数字锁相环(DPLL2)技术以纠正载波相位旋转,并对算法的性能进行了计算机仿真.仿真结果表明,相对于传统的波特间隔常模判决反馈均衡算法(BSCMA-DFE)获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,纠正了载波相位旋转,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值.     

基于QAM星座图划分的水声信道多模算法

针对水声信道中存在较高码间干扰的问题,提出一种采用信号星座图划分的水声信道多模算法,根据水声信道中信噪比较低及QAM星座图的分布特点,进行详细的区域划分,以得到更多的信号星座点信息,对不同的区域定义了不同的模值进行均衡,能够有效降低码间干扰,纠正相位旋转,提高均衡效果.在水声信道条件下,采用QAM调制信号对算法的收敛性能和载波恢复性能进行计算机仿真,结果表明,在最小相位水声信道环境中,新算法在码间干扰性能上得到很大改善;在具有相位旋转的信道环境中,新算法实现了对相位旋转的有效补偿,提高了水声通信数据的可靠性.     

基于Hilbert-Huang变换的语音信号分离

针对短时傅里叶变换不能正确得到非平稳信号的能量频率分布问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的单信道语音信号分离的算法。该算法首先对分解得到的各内蕴模式函数分量(IMF)进行Hilbert变换,得到混合信号时频面上的Hilbert谱,然后对混合信号的Hilbert谱运用独立子空间分析的方法得出代表各个独立源信号的子空间,并对其求逆变换,从而恢复出各个源信号。通过仿真实验验证了此算法的正确性和有效性,且与短时傅里叶变换时频分析法相比较,其分离性能明显得到改善,显示了Hilbert-Huang变换在处理非平稳信号的优越性。     

基于改进盲均衡算法的水声通信可靠性研究

关于水声信道通信优化问题,水声通信中复杂信道存在码间干扰极易影响通信质量,需要进行均衡提高通信数据的可靠性,传统的自适应均衡方法是通过发送训练序列对信道特性捕获并更新参数完成均衡,然而对于快速时变的信道,不能快速得到信道特性无法及时对通信均衡,造成均衡性能不强、水声通信数据可靠性不高。为此,提出改进的盲均衡算法,盲均衡算法不需发送训练序列,只需知道发送序列的统计特性就可对发送信息恢复,可保证均衡的及时性,在盲均衡的基础上采用小生境技术对其改进,优化盲均衡搜索到的最优解,从而提高均衡的性能。实验表明,小生境技术的改进盲均衡算法能够快速捕获信息特性并及时准确地对信号进行均衡,具有较高的均衡性能,保证了通信数据的可靠性,为水声信道优化提供了参考。     

基于帧数据处理技术的短波信道自适应均衡研究

短波信道是一类时变衰落信道,受电离层影响,通信不稳定.目前普遍采用发送训练序列的方式,探测信道特性,实现短波信道均衡.基于帧数据处理技术,先进行信道辨识,在消除码间干扰的基础上,对用户数据进行估计的自适应均衡技术,实现短波信道均衡.从算法收敛、数据星座图映射方面进行了仿真,分析说明了该技术对短波信道均衡是有效的.并在此基础上,指出可从信道阶数估计、信道跟踪算法、信道初始状态估计等方面对该技术进行改进,以提高短波信道均衡的效果.     

基于混沌系统的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。     

基于窄带PLC自由通信的信道噪声消除算法

为了克服信道内噪声问题,本文提出一种基于窄带PLC自由通信的信道噪声消除算法,以PLC通信公共领域为参考,构建经过粗略估算的自由通信信道响应简单模型,分析信息通信特征,通过计算平均信道增益、信噪比以及码间干扰测量信道频率,检测突发传输方式信道上是否增加了新数据,以此检测噪声信息.通过信道均衡滤波器完成信道均衡,以此为基础,忽略白噪声干扰影响,只消除码间干扰以及带宽噪声干扰,实现PLC自由通信信道噪声清除.经过实验证明:在自由通信信道没有处于理想噪声消除状态时,可以应用本次设计再次滤波消除噪声,提升信号能量,达到满意的信道噪声消除结果.     

一种新的变步长盲恒模信道均衡算法

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.     

基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡

通用滤波多载波(UFMC)技术作为5G的一种候选波形,传输中不加循环冗余(CP),多径衰落信道下会产生符号间干扰(ISI)以及子载波间干扰(ICI)。针对该问题,提出一种基于并行干扰抵消的均衡算法。首先,根据分析得到多径信道下UFMC系统干扰数学表达式;其次,在采用迫零均衡后,对可靠区间外的数据,根据剩余干扰表达式,近似重构相邻载波及符号间干扰;最后,对各载波并行地进行迭代干扰抵消。通过仿真实验表明,在多径信道下,该算法能够一定程度上降低误码率,提高UFMC系统性能。     

基于判决反馈结构的自适应均衡算法仿真研究

在数字通信中，接收信号通常会受到码间干扰的影响，尤其是在多径衰落无线信道环境中，这种现象更为严重。采用自适应均衡技术可以对信道响应进行补偿。由于在数字通信系统中，信道往往为非最小相位系统，此时线性均衡器性能不佳，因此该文对比研究了非线性结构的自适应波特间隔判决反馈均衡器和自适应分数间隔判决反馈均衡器，并对其性能进行了计算机仿真。仿真结果表明，对于非最小相位信道，自适应分数间隔判决反馈均衡器的性能优于波特间隔判决反馈均衡器。     

基于Chirp-BOK-DQPSK调制的超宽带无线通信系统*

针对普通的Chirp-BOK调制效率不高的问题,设计了基于Chirp-BOK-DQPSK调制的超宽带(UWB)无线通信系统,推导与验证了该系统在AWGN信道下的误比特率,分析了该系统在多径环境下存在较大码间干扰的原因。最后通过仿真分析比较了该系统和Chirp-BOK-UWB系统、Chirp-BOK-DBPSK-UWB系统在IEEE 802.15 SG4a给出的CM1和CM7信道下的性能。仿真结果表明,该系统在牺牲一定误码率性能的情况下,能有效提高传输速率。     

A blind equalization algorithm for biological signals transmission

Direct transmission of biological signals such as electrocardiogram (ECG) and electroencephalogram (EEG) through mobile network provides practically unlimited movement of the patients and unlimited coverage area. However, transmission of such signals over a bandlimited channel or through a multipath propagation is subject to inter symbol interference (ISI), whereby adjacent symbols on the output of the channel smear and overlap each other causing degradation of error performance. Mitigation of such kind of distortion can be achieved through equalization filter. Recently an adaptive blind channel equalization using sinusoidally-distributed dithered signed-error constant modulus algorithm (DSE-CMA) has been proposed. In this paper we investigate the performance and the feasibility of this scheme for wireless ECG and EEG transmission. Also, this paper discusses the importance of adaptive blind equalizer for biological signals transmission over existing wireless networks such as Global System for Mobile Communications (GSM) and the Enhanced Data rates for GSM Evolution (EDGE). The geometrical-based hyperbolically distributed scatterers (GBHDS) channel model for macrocell environments was simulated with angular spreads (AS) taken from measurement data. Simulation results show that the low complexity of implementation and the fast convergence rate are the major advantages of deploying this scheme for telemedicine applications. It is also shown that the equalizer output signal is highly correlated with the original transmitted signal in time and joint time-frequency domains.     

基于小波包变换多载波调制通信系统的均衡算法

对于在复杂的移动传输环境中传送高速的数据流,小波包多载波调制通信系统在数据传输过程中仍然不可避免地存在着由于多径效应引起的符号间干扰。在对多径瑞利信道的建模基础上分析了小波包多载波调制系统在瑞利信道下的系统性能。同时,通过引入强迫归零方法,提出一种对时域信道冲激响应估计下的强迫归零均衡算法。该算法简单且易于实现,不增加任何系统复杂度。仿真结果表明系统在多径瑞利信道下的性能得到了有效提高,证明了该方案的可行性和在高速数据传输领域及未来移动通信中具有良好的应用前景。     

基于KNN信道识别算法的无前后缀频域均衡技术

为了提高单载波频域均衡(SC-FDE)系统的频带利用率和通信速率,提出了一种基于 KNN 信道识别算法的无前后缀频域均衡技术;该技术通过构建不同信道环境下带有导频的训练数据集,根据训练数据通过不同信道条件下的特征并使用KNN算法进行分类,进而确定信道类型及信道最大多径时延,通过信道最大多径时延合理确定无前后缀重叠剪切频域均衡算法的最优重叠剪切长度,进而消除多径干扰对无前后缀频域均衡数据的影响,达到最优解调性能;仿真表明: 基于KNN的重叠剪切算法与文献推荐的50%重叠剪切法相比,性能基本一致,即在误码率为10-3的情况下,信噪比恶化不大于0.5 dB;此算法准确确定了最优重叠长度,减少了大量无效的重叠长度,保证了多径信道下系统的误码性能,达到性能和复杂度的平衡。     

光纤网络中的云数据并行调度

光纤网络的通信质量受到云数据调度均衡性影响很大,为了改善光纤网络通信质量,提高网络中云数据传输的吞吐量和保真率,通过云数据并行调度,实现云数据传输均衡,提出一种基于自适应判决反馈均衡的光纤网络云数据并行调度模型;构建光纤网络通信的传输信道模型,采用最小均方误差估计方法进行光纤网络的量化融合估计,运用匹配滤波检测器进行云数据中的干扰滤波处理,结合自适应判决反馈均衡方法进行信道均衡,在均衡的信道中对滤波输出的云数据进行并行调度和多线程输出调制;仿真结果表明,采用该方法进行光纤网络中的云数据并行调度的均衡性较好,输出数据的保真率较高,误码率较低,改善了光纤网络的整体性能。     

基于迭代的FBMC/OQAM系统IAM前导信道估计算法

FBMC/OQAM系统中传统的基于干扰近似(IAM)的信道估计算法存在导频开销过大,且计算复杂度高等问题。本文研究了一种新的IAM前导信道估计算法,该算法为增加导频功率采用一种新的三列导频结构,同时采用多次迭代方法获得精度更高的信道信息,来重构相邻子载波间和符号间干扰。理论分析和仿真结果表明,在ITU的车载信道环境和步行信道环境下,基于迭代的IAM前导信道估计算法在保持其传统信道估计方法性能即传输速率高且降低干扰的同时,有效地提高了数据传输速率且降低了计算复杂度。