基于不同位置小波变换的盲均衡器研究*

目前引入小波变换的自适应均衡器均是将正交多小波变换放置在均衡器(前向滤波器)之前以加快收敛。以常模判决反馈均衡器(CMA-DFE)为例,根据平衡正交多小波变换是放置在前向滤波器还是反馈滤波器之前,研究了三个均衡器,即常规的基于前馈正交多小波变换常模判决反馈盲均衡器(MWT-CMA-DFE)、基于反馈正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(FMWT-CMA-DFE)和基于双正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(DMWT-CMA-DFE),分析了其各自的复杂度。水声信道仿真结果表明:与CMA-DFE、MWT-CMA-DFE和FMWT-CMA-DFE相比,DMWT-CAM-DFE具有更快的收敛速度和跟踪时变信道的能力,且消除了相位旋转。     

基于小波包变换的非线性信道均衡器

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道，为了提高基于最小均方误差算法的判决反馈均衡器的收敛速度，首先提出用一族正交小波包基函数来表示非线性信道判决反馈均衡器厦其输出，然后给出基于小渡包变换的非线性信道自适应均衡算法。该算法实现了小波包与非线性信道模型的结合，在计算量增加不多的前提下，利用小波包对小波空间的进一步划分以厦比小波变换更强的去相关能力来减小输入信号相关阵的条件数。对典型非线性信道模型的仿真结果表明，该算法可有效提高均衡器的收敛速度。     

基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法

针对分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了一种基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法(T/4-FSE-WT-FNN).该算法采用四路子信道模型,以神经网络作为均衡器,同时,对均衡器的输入信号做正交小波变换并进行归一化,与基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法(WT-FN...     

基于QPSO的小波分数间隔盲均衡算法

在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。     

基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法研究

在均衡具有深谱零点的稀疏水声信道时,针对波特间隔判决反馈盲均衡器权系数长、收敛速度慢、均方误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法.该算法前馈滤波器采用4路子信道系统模型,用常数模误差函数对均衡器权系数进行调整,综合了分数间隔均衡器和判决反馈均衡器的优点,均衡器权长只要大于或等于信道长度就能完全均衡信道,该算法收敛速度比波特间隔判决反馈盲均衡算法(BSDFE)与T/4分数间隔盲均衡算法(T/4FSE)快、均方误差比BSDFE与T/4FSE小,且计算量不变,有利于信息的实时恢复.深谱零点稀疏水声信道盲均衡的仿真结果,进一步验证了该算法的性能.     

均方轮廓多小波盲均衡算法

为了克服传统恒模算法（CMA）收敛速度慢与无相位纠错能力的缺点,提出了一种均方轮廓多小波盲均衡算法（MWTSCA）。该算法一方面利用均方轮廓算法对相位模糊予以及时纠正,且对非常模高阶QAM的均衡具有良好收敛性能;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

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。     

水声通信中信号均衡的仿真研究

针对水声通信中多途效应和环境噪声对信号准确传输的严重影响,为取得水声准确信号,提出了一种果蝇优化正交小波自适应软约束常模盲均衡算法,优化水声通信系统中均衡器的性能,确保水下信号传输质量.用正交小波变换降低了信号的自相关性,加快了自适应软约束常模盲均衡算法(SCS-CMA)的收敛速度,减小了稳态误差,并利用果蝇算法的全局快速寻优能力进一步优化了均衡器性能.水声信道仿真结果验证了新算法的良好性能,信号可在复杂水声信道中准确传输.     

基于正交小波变换的分数间隔盲均衡算法

针对恒模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析正交小波变换理论和分数间隔恒模算法(FSE-CMA)的基础上,提出了一种基于正交小波变换的分数间隔恒模盲均衡算法(WT-FSE-CMA)。该算法将正交小波变换理论引入到T/2分数间隔恒模盲均衡算法中,充分利用了小波变换对信号的去相关性,以及分数间隔均衡器对信号的过采样性质。与波特间隔、T/2分数间隔恒模盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小,均衡效果较好。水声信道的仿真结果验证了该算法的性能。     

变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法

针对严重失真的水声信道,在分析几种常用传统误差函数和判决反馈均衡器（DFE）的基础上,构造了一种变系数加权误差函数,对DFE权向量进行更新,提出了基于变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法（VCMDFE）。与基于传统误差函数的判决反馈盲均衡算法（CMDFE）相比,新算法能够根据均衡的进度,利用一变系数去调节误差函数数值的大小,以取得比CMDFE算法更快的收敛速度和更低的稳态误差。水声信道的仿真结果验证了该算法的有效性。     

奇对称误差函数变动量因子盲均衡算法

在分析奇对称误差函数判决反馈盲均衡算法（OFA-DFE,Odd symmetry error Function blind equalization Algorithm based Decision Feedback Equalizer）基础上,提出了基于奇对称误差函数变动量因子判决反馈动量盲均衡算法（VMFMOFA-DFE,Variable Momentum Factor Momentum OFA-DFE）。该算法采用具有奇对称性的误差函数来减少均衡器的均方误差,利用变因子的思想对动量项进行控制,并把变动量因子引入到判决反馈算法中,对判决反馈的前向权进行调整,以进一步提高算法的性能。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。     

阶数自适应可变均衡器算法的研究与仿真

自适应判决反馈均衡器（OVE）f~跟踪信道时变响应并自动调整抽头系数,解决数字通信中因信道衰减和噪声引起的符号间干扰问题,从而大大降低通信系统误码率。针对在自适应均衡过程中均衡器阶数难以确定的问题,根据最优估计理论,分析判决反馈均衡器结构,研究DFE的抽头长度对均衡器均方误差性能的影响,在此基础上提出阈值可变动态长度算法,找出最小均方误差与滤波器阶数之间的折中。Matlab分析和仿真结果显示,当信道衰减和符号问干扰较严重时,均衡器阶数收敛在30阶左右,且误差可以收敛在较小范围内跟踪信道响应,并在瞬时累计均方误差准则下收敛到滤波器最优阶数。     

一种改进的多模盲均衡算法

阐述了用于盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对修正恒模算法、多模算法和修正多模算法进行了分析。与恒模算法相比,多模算法具有较小的剩余误差和码间干扰。修正恒模算法和修正多模算法则克服了相位偏移。针对修正多模算法存在的收敛速度慢的问题,在其误差函数的基础上给出了一种改进的多模算法。仿真结果表明,改进算法收敛速度快,剩余误差小而且能克服相位偏移,具有很好的实用性。     

水声信道盲均衡器优化设计与仿真

针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法（CMA）的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法（FSE-CMA）和小波分数间隔均衡器算法（WT-FSE-CMA）的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。     

水声信道盲均衡的符号判决双模新算法

针对常数模算法(CMA)收敛后均方误差大、双层符号误差常数模算法(DSECMA)收敛速度慢的缺陷,利用CMA的稳健性好和DSECMA计算量小的优点,提出了一种符号判决双模新算法(SDDMA).该算法将均衡器与判决器输出序列模的平方差同均衡器输出序列模平方与DSECMA的常数模之差进行比较,根据比较结果,使迭代过程在CMA和DSECMA之间自动切换.该算法收敛后计算量比CMA小、均方误差比CMA与DSECMA都小,收敛速度比CMA与DSECMA快,有利于信息的实时恢复.水声信道盲均衡的仿真实验结果,进一步验证了该算法的性能.     

基于混沌萤火虫优化的小波多模盲均衡算法

采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。     

有线数字广播中高阶QAM信号的载波同步与均衡器设计

针对ITU-T J.83标准,结合有线数字广播的信道特征,提出一种适用于高阶QAM信号的载波同步与自适应均衡的联合设计方案。该方案在均衡部分采用常模数算法(CMA)和最小均方误差算法(LMS)的双模均衡算法。通过算法的切换达到快速收敛和降低均方误差(MSE)的目的;针对高阶QAM信号,载波同步环路首先选用极性判决算法,并采用带宽较大的环路滤波器系数,使环路能在短时间内进行大范围频偏捕获。然后调低环路滤波器系数,减小环路带宽,进而降低稳态抖动。环路最后切换到判决指示算法,使相位均方差降至最低。整个方案通过算法验证并在Altera Stratix Ⅱ系列EP2S130F1020C5型现场可编程门阵列(FPGA)上完成了布局布线。最高工作频率为90.47MHz。