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为了补偿无线信道群时延特性所带来的影响,基于盲均衡器结构提出了一种优化的自适应均衡算法.该算法是基于最小均方误差准则的变步长LMS算法,通过自适应调节判决反馈均衡器两组横向滤波器的抽头系数,实现对信道群时延的自适应补偿.通过对16-QAM信号的仿真结果表明,新算法能够对有效补偿信道群时延带来的影响,并且明显降低系统的误码率. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(18)
针对卫星信道的线性失真特性,本文在分析基于因子图的迭代均衡算法和传统线性均衡器特性的基础上,提出了一种混合式迭代均衡算法(HIE,Hybrid Iterative Equalization),以较小的复杂度代价改善均衡器的性能。HIE均衡器由横向线性滤波器和迭代均衡器串行级联组成,结合了线性均衡器的简单性与迭代均衡算法的准确性,并根据最小均方误差原则和递推型统计逼近法自适应调整线性均衡器与迭代均衡器的参数。仿真结果表明,在典型群时延信道和8PSK映射方式下,HIE的信噪比门限与AWGN信道门限仅差0.2dB,要优于最小均方误差(LMS)线性均衡器0.5dB。 相似文献
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Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰(ISI)的有效工具。Turbo均衡实际使用时需要对时变、多径信道进行良好的估计。为了提高信道估计的效果,该文基于时变横向滤波和相位旋转信道模型,提出一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法。该算法采用快速自优化最小均方算法得到各数据符号处的横向滤波器系数矢量并与二阶锁相环联合优化计算。通过仿真比较,该算法明显优于硬迭代信道估计算法,且相位估计性能优于其他文献中的软迭代信道估计算法。在海上试验中,水声通信距离5 km,方向近似垂直,接收阵起伏周期10 s,起伏幅度5 m左右,在此情况下进行数据采集。将该算法用于对海试数据的单通道Turbo均衡处理,实现无误码输出,验证了所提算法在软迭代信道相位估计方面的优势。 相似文献
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改进的LMS半盲自适应信道均衡技术 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种改进的LMS算法,使基于该算法的半盲自适应信道均衡器适用于时变信道中OFDM系统。在DVB-T信道和WSSUS信道中对该算法进行仿真,结果表明该LMS算法对选择性衰落信道和移动信道都具有很好的跟踪性能。 相似文献
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一种用于水声信道的稀疏权超指数迭代盲均衡算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
超指数算法的迭代算法便于跟踪时变信道,但是,其计算量与权长的平方成比例,不利于工程实现.该文利用水声信道的稀疏性,采用超指数算法的部分步骤,估计权向量并进行稀疏处理,初始化超指数迭代算法,不但减小了算法的计算量,而且加快了算法的收敛速度.计算机仿真证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于对常数模判决反馈算法(CMDFE)进行分析,提出了一种能够快速收敛的判决反馈盲均衡算法。该算法中构造了一种与常数模算法不同的、能够快速收敛的误差函数,并利用该误差函数对前向权进行调整,而反馈权的调整仍使用常数模误差项。前向权和反馈权系数的更新取不同的步长值。最后通过水声信道模型仿真,对这几种算法进行了数值分析研究。结果表明:所提出的算法可有效地实现对多途水声信道的均衡,并且其收敛速度高于常数模算法和常模判决反馈算法。 相似文献
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稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高速水声通信中信道的稀疏特性,提出了一种基于常数模准则的稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法。该算法将改进的常数模算法与一种变化的判决反馈均衡器结构(部分反馈均衡器)有机结合,利用水声信道的稀疏特性,不但很好地实现了稀疏水声信道的盲均衡,而且简化了计算,易于算法的硬件实现。用典型稀疏水声信道进行了计算机仿真。结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态均方误差低,整体性能与基于自适应LMS的稀疏迭代算法接近。该研究为高速水声通信中稀疏信道的均衡提供了一种可实现的方法。 相似文献
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几种适用于水声信道的常模类盲均衡算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对比研究了3种常模类盲均衡算法在水声信道均衡中的收敛性能,这些算法包括传统的常数模算法、归一化常数模算法和解相关常数模算法。通过仿真对各算法性能进行了分析。仿真结果表明,在算法剩余均方误差非常接近的情况下,解相关常数模算法和归一化常数模算法快于传统的常数模算法。 相似文献
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水声相干通信信道均衡实验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在水声相干通信中,自适应均衡是克服信道码间干扰的有效方法。为了检验所设计的水声相干通信数据处理方法的正确性及作者所提出的一种变步长低计算量自适应均衡算法在实际应用中的性能,进行了水下通信实验。对实验数据的处理结果表明,常用的Ts/2分数间隔均衡效果不理想,采用Ts/4分数间隔均衡时性能有很大提高并获得了零误码。通过与传统算法进行性能对比得出,该算法在初始步长取值变化时具有很好的收敛性能且计算量较低,性能优于传统算法。 相似文献