水声信道常数模盲均衡算法

本文研究了分数间距和波特间距常数模盲均衡器在水声信道均衡中的性能。并与传统的自适应LMS算法进行了比较。仿真表明,常数模盲均衡算法与LMS算法性能很接近,具有很强的工程应用价值。     

适用于水声信道的新的盲均衡算法

由于时变水声信道的随机相位失真，常模算法（CMA）的误码性能将严重下降。在文献[1]中双模式盲均衡算法的基础上，提出了一种适用于水声信道的新的盲均衡算法（NCMA）。计算机仿真结果表明在时变水声信道中，该算法性能优于双模式算法，能够达到信号相位失真的恢复．并且收敛性能优于双模式算法。     

水声信道解相关常数模盲均衡算法

提出了一种基于解相关的水声信道常数模算法，并就其在水声信道盲均衡中的收敛性能，与传统的常数模算法进行了对比研究。计算机仿真结果表明，在算法剩余均方误差非常接近的情况下，解相关常数模算法快于传统的常数模算法。     

基于分数间隔的水声信道盲均衡算法研究

理论上分析了分数间隔和波特间隔均衡器的差异,并通过仿真验证了分数间隔常数模算法比波特间隔常数模算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,以及对深度谱零点水声信道较强的均衡能力。     

水声通信中变步长神经网络盲均衡算法研究

在水声通信领域多途引起的码间干拢可以用均衡消减。盲均衡不需要训练序列,这将有效的节省通信带宽,提高通信效率及通信性能。实际中的通信信道不可能是完全线性的,神经网络作为一种非线性动态系统,具有大规模并行处理及高度的鲁棒性特征,将其应用于水声信道盲均衡切实可行。文中对变步长BP算法的前馈神经网络进行了理论和算法分析,并通过计算机对其实现水声信道盲均衡进行了仿真。仿真结果表明采用变步长BP算法比采用传统BP算法的神经网络盲均衡器收敛速度快,均衡性能明显提高。     

采用高阶统计的水声信道盲辨识算法

1引言传统的水声信道辨识技术,需要事先发射一组训练码用以获取当时信道的响应函数,这种方法存在的问题是耽误通信时机、通信协调有一定不便。更重要的是水声信道是空时变化的,通过某时训练码     

基于遗传算法的水声信道常模类盲均衡算法研究

为了解决CMA盲均衡算法收敛速度缓慢、稳态误差大的问题,考虑到初始化权值对CMA算法的重要影响,利用了遗传算法对CMA算法进行有效改进,引入了小样本重用的思想,给出了一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法,计算机仿真研究证明,该算法不仅大大加快了收敛速度,而且有效的降低了稳态误差。     

盲均衡算法的发展及其共性思考

引用大量科技文献，阐述了盲均衡算法的发展。从算法的角度，着重介绍了常量模板算法，基于高阶谱的算法，基于神经网络的算法等算法的发展情况，并对其优缺点进行了比较。同时，对各种算法的共性进行了探讨。     

基于两个频点的水声信号盲源分离

实际水声环境中声纳接收到的信号是卷积混合信号。文章中将两个频点盲源分离原理应用到水声信号的盲源分离中，从而有效克服信号频域解卷积过程中的排序和幅度不确定性。仿真实验结果表明该方法对水声卷积混合信号具有良好的分离效果?文章中进一步研究了水声信号在不同信噪比条件下，基于两个频点盲源分离方法的分离性能。     

OFDM水声通信线性最小均方误差算法信道均衡

正交频分复用在高速水声通信中的应用越来越广泛.水声信道是多径、高噪声的衰落信道.由于信道条件差,容易产生码间干扰,信道均衡技术是提高通信系统性能的重要技术.提出了线性最小均方估计在水声通信系统中应用的方案,研究了实际通信中利用调频信号如何确定信号的平均多径时延、最大多径时延,比较了不同调频信号测量信道的性能.该方案基于导频辅助均衡方法,利用调频信号测量信道,获得的信道统计信息,计算信道的自相关矩阵.从而根据线性最小均方误差算法进行信道均衡.通过仿真和湖试进行验证,结果表明该方案效果较好,对系统性能改善比较明显.