一种适用于短时突发π/4-DQPSK信号的盲均衡算法

针对短时突发信号符号数太少直接均衡无法收敛以及MCMA盲均衡算法无法纠正π/4-DQPSK信号相位旋转的问题,在基于π/4-DQPSK信号的MMMA盲均衡算法的公式的推导上,本文提出了一种基于“数据重用”的MMMA盲均衡算法。计算机仿真表明,只需较少的π/4-DQPSK符号,在不明显增加计算复杂度的情况下,基于“数据重用”的MMMA算法相对于CMA、MCMA算法不仅纠正了相位旋转的问题,且收敛速度更快、收敛误差更小、星座图更加聚拢,有一定的工程实用价值。     

使用差分相位调制解决盲自适应恒模算法相位旋转问题的研究

恒模算法CMA是一种重要的盲均衡自适应算法,但存在相位旋转问题,本文研究把差分相位调制应用到CMA盲均衡系统中,解决恒模算法的相位旋转问题。通过跟MCMA算法比较,证明了这种方法可以补偿信道任意角度的相位失真,能更有效地解决恒模算法的相位旋转问题,并且能够抵抗一定的多普勒频移。仿真结果表明这种方法降低了CMA盲均衡系统的误码率,提高了系统的性能。     

适用于高阶QAM系统的多模盲均衡新算法

利用QAM信号星座图特点,该文提出了两种含软判决的多模盲均衡算法:MMA+SDD算法和SMMA+SDD算法。两种算法都克服了CMA算法剩余误差大的缺点,在均衡的同时能够克服相位偏转。从仿真结果看,两种新算法的收敛性能和稳态均方误差较CMA+SDD有了进一步提高,其中,MMA+SDD收敛性能最佳,SMMA+SDD的计算复杂度最低。     

OFDM-TDM在快衰落环境下的双模式MCMA算法研究

OFDM-TDM快衰落下的盲均衡算法做了研究,结合插值算法及DD-LMS和MCMA算法,并将其应用到盲判决反馈均衡器进行抽头更新,在频率选择性衰落下得到一种均衡性能更优的插值DD-LMS+MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时不仅能自动补偿相位误差,还能有效补偿多普勒频偏误差,收敛后剩余误差更小。仿真结果表明插值DD-LMS+MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。     

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。     

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.     

两种改进的盲均衡算法

文献[1]提出了一种适用于PAM、QAM通信系统的盲均衡算法--MMA,该算法虽然克服了CMA收敛后剩余误差大和stop-and-go等算法有待定参数的缺点,但是它的收敛速度比较慢,改进算法1对MMA进行了改进,加快了算法收敛的速度.改进算法2是一种联合信道盲均衡和相位恢复算法--MCMA[2]的改进算法,改进后的算法比MCMA具有更小的剩余误差,同时在迭代过程中能够提供更准确的相位信息,来补偿信道引起的相位误差,从而更加有利于判决器进行准确的判决.两种改进算法都大大减少了使系统误符号率降为0所需的迭代次数.计算机仿真结果表明,这两种算法具有良好的均衡特性.     

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。     

基于空间分集的判决反馈结构联合盲均衡算法

以QAM信号为对象,研究提高信号盲自适应均衡性能的算法,该算法利用联合MCMA+DD的误差函数并结合分集合并技术运用到非线性结构的判决反馈均衡器中,形成一种混合盲算法来均衡QAM信号.混合算法中同时利用两误差函数对系数进行更新以提高QAM信号的均衡适应能力,利用空间分集减少衰落的影响和利用非线性结构适应频响起伏大的信道.从仿真结果看,与其他算法相比,该混合算法加快了收敛速度,减小了稳态误差,并且纠正了相位旋转,有效性得到验证.     

改进的水声信道载波恢复盲均衡算法

为提高修正的常数模算法(MCMA)的收敛速度,进一步降低算法的剩余均方误差,提出了3种改进的盲均衡算法,既保留了MCMA算法载波恢复的功能,又不同程度地提高了MCMA算法的收敛速度。最后通过水声信道仿真,对这些算法的性能进行了验证和比较。     

组合半盲均衡算法及其在半盲均衡中的应用

针对传输正交幅度调制信号的多输入多输出卷积通信系统中的码间干扰和共信道干扰问题,利用软决策算法的选择性以及QAM信号星座图的几何特征,提出一种组合的半盲均衡算法。该算法不仅克服了传统恒模算法,多模算法在稳态下的误调问题,而且避免了SDD算法在高阶QAM系统中运算量急剧增加的问题。采用梯度牛顿法优化CSBEA算法代价函数,与常用的梯度类算法相比,其具有收敛速度快,稳态性能好的特点。通过仿真实验证明了所提算法的有效性。     

一种新的适用于MPSK信号的盲均衡算法

提出了一种适合于移相键控(MPSK)数字通信系统的盲均衡算法,该算法以常数模算法(CMA)为基础,综合考虑了信号的幅度和相位,并根据数据的可靠性进行判决引导。理论分析和计算机模拟表明,该算法具有较好的性能,是一种很实用的均衡算法。     

MIMO通信系统中QAM信号的快速半盲均衡算法研究

该文针对传输正交幅度调制(QAM)信号的多输入多输出(MIMO)系统的均衡问题,结合方环算法(SCA)的简单性和软决策(SDD)算法的精确性,提出了一种既比较精确又简单的算法(SCA+SDD)。在优化该算法的代价函数过程中,首先用很少的训练序列(等于接收天线数)得到均衡器权向量的一个粗略估计,然后提出利用共轭梯度法进行迭代优化该代价函数的方法,该算法具有近似的二次收敛性,与传统梯度类算法相比较,该方法有非常快的收敛速度和较少的计算量。最后通过误码率(BER)和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,并且通过计算机仿真证明了该算法的良好性能。     

Online blind equalization algorithm with echo state network based on prediction principle

In view of the nonlinear channel,the online blind equalization algorithm with echo state network was proposed based on prediction principle.In the proposed algorithm,the traditional linear prediction error filter was replaced by the ESN with good nonlinear mapping ability,and recursive least square (RLS) algorithm was used to calculate the output weight of the network to minimize the network prediction error.Then,the amplitude and phase were adjusted.Simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the distortion caused by nonlinear channel to the transmitted signal for 16QAM signal,which has lower mean square error and faster convergence speed in comparison with other blind equalization algorithms based on prediction principle.     

Nonlinear revised error aided feedback equalization in high-speed satellite communication

Aiming to the question of nonlinear interference which is caused by the high order signal modulation of satellite communications, and the question of obvious memory characteristics of the satellite channel, the existing equalization algorithms are difficult to quickly cancel the nonlinear interference and memory interference. This paper proposed a nonlinear revised error aided feedback equalization algorithm. Due to the nonlinear characteristics of amplitude and phase don’t interference with each other, so the amplitude and phase of the received signals are separated in first, then they utilize the feedback equalization to abate memory interference. In addition, the nonlinear interference of satellite channel would degrade the performance of satellite communication, the algorithm utilizes the three-order Volterra module to revise the nonlinear error and it is adapted to renews the parameters of feedback equalization to reduce the nonlinear interference. Our proposed algorithm utilized the nonlinear revised error instead of the nonlinear revised received signal to reduce the computation complexity and improve the nonlinear interference cancelation. In the simulation part, we compare the proposed equalization algorithm with the existing equalization algorithms in three parts of SER, convergence speed and computation complexity. The simulation and analysis results show that our proposed algorithm have better nonlinear interference cancelation and less computational complexity.     

基于QAM调制信号的构造函数盲均衡算法

基于QAM调制信号及常模算法(CMA),提出一种新的盲均衡算法—构造函数(CF)算法。该算法通过构造一个函数,使得QAM信号幅度取值点为该函数的零点,再充分利用QAM信号的确定信息,提高算法的收敛速度和精度。计算机仿真结果表明,该算法克服了传输引起的QAM信号相位模糊(或相位偏移)问题,并能快速收敛,因此有较好的性能。     

基于隐马尔科夫模型的CPM信号盲Turbo均衡算法

针对高阶连续相位调制信号(CPM)盲均衡中存在的均衡性能较差以及不容易收敛等问题,从隐马尔科夫模型(HMM)的角度出发,建立一种新的EM-SOVA信道盲均衡方法,并结合Turbo均衡思想,提出了一种适用于高阶CPM信号的盲Turbo均衡算法。该算法通过将SOVA内嵌到EM算法的迭代过程中,有效改善了信道均衡效果,同时使用Turbo均衡的软信息迭代处理来进一步提高低信噪比条件下系统性能。理论分析和仿真结果表明,所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。     

基于组合代价函数的双模式盲均衡新算法

以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲均衡新算法.利用常数模和判决引导准则通过加权设计代价函数,在盲均衡器更新过程中自适应调节权值实现算法由常数模算法向判决引导算法的切换,避免了在双模式算法中设计切换参数,提高了算法的泛化性能.为克服常数模算法相位盲的缺点,在虚实分开改进的常数模算法基础上优化组合代价函数以及盲均衡器更新算法的设计,进一步提高了算法收敛性能.仿真结果证明,组合代价函数双模式盲均衡新算法可充分发挥常数模算法和判决引导算法的优点,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.     

快速收敛的正交振幅调制信号半盲均衡算法

针对传输正交幅度调制信号的多输入多输出频率选择性衰落无线通信系统中的信号间干扰与信号内部的码间干扰问题, 提出了一种改进的软决策算法.该方法精确地利用了正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)信号星座图信息, 避免了经典恒模算法、多模算法中存在的误调问题, 提高了均衡性能.对代价函数采用梯度牛顿法进行优化, 与常用的梯度类算法相比, 其具有更快的收敛速度.通过均方误差和最大信道扭曲分析和验证了该算法的可靠性和有效性.