基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法

常数模算法(CMA)收敛速度慢,初始权向量的确定缺乏理论依据,容易陷入局部极小值.针对这些问题,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出了基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法(GAWT-CMA).该算法在常规遗传算法的父代和子代之间嵌入WT-CMA形成混合算法,利用遗传算子的全局收敛性进行宏观搜索,用...     

基于人工免疫网络的盲均衡算法

针对传统常模盲均衡算法存在的收敛到局部极小值点问题,提出一种基于人工免疫网络的盲均衡算法,把均衡器系数向量作为抗体,经过一系列抗体克隆、变异和抑制等操作,搜索到适应度值最高的抗体,即均衡器的最优系数。仿真实验结果表明,该算法是有效的。     

基于DNA遗传优化的正交小波常模盲均衡算法

在上行多用户中继网络中,针对中继协作波束成形与多天线基站联合优化的问题,本文提出了两种不同的但是具有一定相关性的设计方法。在第一种方法中,考虑在接收端SINR约束的情况下,使中继节点总功率最小化;在第二种方法中,研究在中继节点满足一定功率约束的情况下,使接收端SINR最大化。研究发现,基站线性接收器的最优权值矩阵决定于中继节点加权向量,进而可将多变量优化的复杂问题转化为单一变量优化问题。原问题进而可转化为半正定规划问题,可以用内点法方便的解决。仿真结果表明,与通过迭代运用凸优化求多向量的方法相比,该方法性能更优。     

基于免疫克隆的正交小波变换盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢且存在局部收敛的问题,提出了一种快速收敛的免疫克隆正交小波盲均衡算法(CSA-WT-CMA)。该算法将免疫克隆选择算法引入至正交小波盲均衡算法(WT-CMA)中,利用克隆选择算法多峰值函数寻优的特点,将均衡器的权向量作为抗体,并采用正交小波变换降低信号的自相关性。理论分析与仿真实验结果表明,在同样的剩余码间干扰下,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法具有更快的收敛速度。     

基于正交小波变换的稀疏权盲均衡算法

为增强盲均衡算法的工程可实现性,在分析正交小波变换理论和超指数迭代盲均衡算法的基础上,利用正交小波变换对超指数迭代(SEI)算法的权向量迭代公式进行修正,同时利用分数间隔均衡器的优点来提高带宽利用率,提出一种基于正交小波变换稀疏权盲均衡算法(FSE-WT-SEI-SW).该算法利用正交小波变换良好的去相关性来加快收敛速度,通过对权向量的稀疏来减少算法的计算量,有利于工程的实现.水声信道的仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

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。     

盲均衡算法在无线多媒体通信中的应用

无线通信系统在传输多媒体数据(例如,数字图像、视频)过程中要经历带宽的限制和信道的影响(码间干扰ISI),为了克服无线环境中多径传播引起的码间干扰,很多信道编码和均衡技术发展了起来。本文提出了一种盲均衡算法,并将该算法应用于无线多媒体通信中[5],仿真结果表明较低的复杂度和较快的收敛速率是这个算法的两个最主要的优点。用这种均衡算法处理的图片质量得到了很大的改善。     

水声信道盲均衡的最小平方峭度恒模算法

用误差信号峭度定义了平方峭度代价函数，提出了盲均衡器权系数更新的最小平方峭度恒模算法，该算法更新方程中含有的误差信号峰度因子有效地消除了高斯性误差信号的影响，加快了收敛，减小了收敛后的均方误差和码间干扰。用负声速梯度水声信道，对算法的性能进行了仿真研究。结果表明：该算法在收敛速度，收敛后的均方误差及码间干扰等方面的性能优于常数模算法与最小平均峭度恒模算法。     

基于数据重用思想的CMA盲均衡算法

提出一种适用于短突发信号的CMA盲均衡算法。算法基于数据重用思想,使得CMA盲均衡算法在计算复杂度基本不变的情况下,收敛时间大大减少。详细描述了算法的数学表达,并对其性能进行了分析。最后的仿真数据证明,该算法对于短突发信号的盲均衡确实具有较高的实用价值。     

基于均衡器输出信号功率的盲均衡算法

从理论上分析了均衡器输出信号功率的变化规律，并将它作为控制步长的参量，形成一种基于均衡器输出信号功率的变步长CMA盲均衡算法。分析了算法中待定参数的选取原则，通过计算机进行了仿真实验，结果验证了改进算法相对于传统恒模算法有更好的收敛 性能。     

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...     

基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡算法

为了克服超指数迭代盲均衡算法稳态误差大、不能纠正相位旋转的问题,在分析正交小波变换理论和超指数迭代盲均衡算法的基础上,利用正交小波变换对SEI算法的权向量迭代公式进行修正,同时引入一阶锁相环(PLL)技术,并将其以软切换的方式与判决引导算法相结合,得到一种基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡算法.该算法利用正交小波变换良好的去相关性,来加快收敛速度,利用PLL技术来快速纠正相位旋转,并用其来初始化判决引导算法,有效地减小了稳态误差.水声信道的仿真结果验证了算法的有效性.     

一种联合盲均衡算法

为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰(ISI),常采用自适应均衡技术来减小码间干扰,大大降低接收端信号的误码率.最小均方误差(LMS)算法能有效降低码间干扰,但需要训练序列,因此影响传输效率.基于判决引导的最小均方误差(DDLMS)算法不需要训练序列,但在眼图未睁开的情况下,可能出现误判,甚至引...