盲均衡算法的研究

提出了一种盲均衡的新算法。该算法利用接收信号的相关矩阵求解信道的脉冲响应,给均器赋初值,并把它与均衡算法结合起来,从而构成盲均衡新算法。计算机模拟表明,本文提出的盲均衡算法的收敛速度大大提高。     

一种联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法

该文提出了用于MC DS-CDMA系统中的两种SDCMA(最陡下降常模算法)盲检测方法,一种是SDCMA盲均衡算法,在此基础上,提出了另一种联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法。同时还将这两种算法与基于子空间的MMSE(最小均方误差)盲检测算法进行比较。仿真结果表明,这两种SDCMA算法的BER(误比特率)性能均优于子空间法,而且联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法利用同时对均衡权值向量和多用户检测器向量进行自适应更新,能较大程度地改善系统性能,是这3种盲算法中性能最佳的一个。     

一种自适应旁瓣对消相关矩阵快速构建算法

为了解决传统自适应旁瓣对消（ASLC,adaptive sidelobe cancellation）算法中构建相关矩阵所需大量复数运算问题,根据开环自适应旁瓣对消的基本原理和ASLC系统中相关矩阵和互相关向量的特点以及工程实现的要求,找到了一种快速构建相关矩阵的新算法,并详细说明和分析了该算法的运算流程和计算复杂度。经过理论仿真和DSP开发软件环境验证,该算法的计算复杂度明显小于传统算法。     

一种基于矩阵外积分解的信道盲辨识与盲均衡算法

本文提出了一种鲁棒性较好的信道盲辨识和盲均衡算法.在仅需知道信道阶数上界的条件下,首先采用改进的信道阶数估计算法对信道阶数进行精确估计,与现有算法相比,所需信噪比降低、对信道的适应性提高;然后,在矩阵外积分解算法的基础上,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡性能.仿真结果证明了算法的有效性.     

一种充分利用变量结构的解卷积 混合盲源分离新方法

 针对卷积混合盲源分离问题,提出一种基于接收信号不同延时下自相关矩阵组的联合块内对角化方法.为了求解表征联合块内对角化近似程度的基于最小二乘的三二次代价函数,给出基于梯度下降法的三迭代算法.该算法在充分利用混迭矩阵的块Toeplitz结构和源信号相关矩阵的块内对角化结构的基础上,交替估计代价函数中的三组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现信道的盲均衡和源信号的盲分离.分析了三迭代算法的收敛性能,证明即使存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与其他经典的两步算法相比,提出的一步算法能够更好地估计混迭矩阵并恢复出源信号,有效地解决了卷积混合盲源分离问题.     

多通道SAR-GMTI通道盲均衡算法

基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法可有效校正多通道SAR系统中由各种非理想因素引起的通道幅度相位误差,但该算法主要的缺点是收敛速度慢。该文首先分析了基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法的基本工作原理;在此基础上,针对算法收敛性差的缺点,结合降维处理技术,提出一种快速收敛的通道盲均衡算法。仿真及实测数据实验结果表明:与常规的基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法相比,该文所提算法收敛所需的样本数目显著减少,即可在小训练样本条件下实现对通道幅度相位误差的均衡。     

用滤波器组构成的传送多路复用器结构实现MMSE盲信道均衡

冗余滤波器组构成的传送多路复用器可以用来对FIR信道进行估计和均衡.本文提出一种在FIR滤波器组框架结构下,首先利用信号的相关矩阵对信道进行估计,然后在此基础上用MMSE准则下设计的FIR均衡器对数据进行均衡的盲算法.该均衡算法的性能要明显好于基于ZF准则的方法,并且在消除ISI的同时可以抑制噪声的影响,从而使系统的输出信噪比达到最优,而增加的复杂度很有限.文中最后在两种典型信道下对所提出的盲信道均衡算法进行了仿真,结果验证了上述性能.     

自适应估计算法的系统辨识及DSP实现

介绍了自适应估计算法在系统辨识过程中的应用,通过滑动平均迭代估计法实时的估计系统输入的自相关矩阵及输入与输出的互相关向量,来不断更新自适应滤波器的权值。该算法有更好的稳定性及低的复杂度,在工程实践中有很好的应用性。     

一种高精度多径延时分布估计算法的研究

使用传统PN码序列相关法所测得的多径延时的时域分辨率受到PN码片长度的限制。本文研究了一种高精度的PN相关算法,这种方法改进了传统的PN相关算法的时域分辨率。该方法依靠分解延时分布数据向量相关矩阵的特征向量空间,来得到多径传播的路径数目和高分辨率的延时分布。计算机仿真表明,该算法可以分辨出延时差在1／10码片级的两条传播路径。     

时变信道的盲均衡

本文把求解接收信号相关矩阵和自适应盲均衡代价函数法结合起来，提出了一种适合时变信道的盲均衡新算法．计算机模拟表明：本文的方法提高了盲均衡的收敛速度，且均衡器在时变HF短波信道上发散时，能在200～300点之内把均衡器恢复到正常工作状态．     

一种改进的稀疏多径信道盲辨识算法

针对无线多径稀疏信道,利用信道有效近似思想,提出了一种改进的基于矩阵外积分解的信道盲辨识与盲均衡算法。算法首先利用改进的VIA信道阶数估计准则,对多径稀疏信道“有效部分”的阶数进行精确估计,然后利用改进的矩阵外积分解算法估计出信道冲激响应的“有效部分”,最后利用该估计结果对接收数据进行反卷积运算,恢复出发送信号。为了降低噪声以及信道冲激响应中的“零抽头”部分对信道盲辨识性能的影响,本算法对噪声方差估计方法进行了改进,提高了算法在中、低信噪比条件下的盲辨识性能。与现有算法相比,本算法不仅降低了对信噪比的要求,而且克服了基于LC准则的子空间算法(SSA, Subspace Algorithm)的相位偏转问题,其中噪声方差的估计方法也可应用于信噪比估计技术。仿真实验以及对SPIB微波信道测试结果验证了本文算法的有效性。      

一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制识别问题,该文提出了一种基于信道盲辨识和盲均衡的调制识别算法。算法首先进行信道阶数精确估计,然后以矩阵外积分解为基础,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡的稳定性,最后,对均衡后的星座图进行多级减法聚类,得到信号的调制方式。与现有算法相比,算法结构简单,所需数据量小,适用范围广,实用性强。仿真结果证明了算法的有效性。     

Direct blind MMSE channel equalization based on second-orderstatistics

A family of new MMSE blind channel equalization algorithms based on second-order statistics are proposed. Instead of estimating the channel impulse response, we directly estimate the cross-correlation function needed in Wiener-Hopf filters. We develop several different schemes to estimate the cross-correlation vector, with which different Wiener filters are derived according to minimum mean square error (MMSE). Unlike many known sub-space methods, these equalization algorithms do not rely on signal and noise subspace separation and are consequently more robust to channel order estimation errors. Their implementation requires no adjustment for either single- or multiple-user systems. They can effectively equalize single-input multiple-output (SIMO) systems and can reduce the multiple-input multiple-output (MIMO) systems into a memoryless signal mixing system for source separation. The implementations of these algorithms on SIMO system are given, and simulation examples are provided to demonstrate their superior performance over some existing algorithms     

基于支持向量机的水声信道盲均衡算法研究

水声信道的带宽极为有限,与需要训练序列的自适应均衡算法相比盲均衡技术节省了带宽,特别适合高速水声通信和多点通信。针对基于高阶统计量的盲均衡算法收敛速度慢的缺点,研究了一种基于支持向量机的盲均衡算法,它收敛速度快并具有全局最优解。通过对浅海信道触发通信信号的计算机仿真,证明了算法的有效性。     

基于Turbo均衡和信道估计的单通道盲信号恢复算法

定时同步是单通道盲信号接收端处理的难点,提出了一种无需定时同步基于Turbo均衡的单通道盲信号恢复算法。该算法将定时同步偏差等效为符号间干扰（ISI,inter-symbol interference）信道,通过信道估计和Turbo均衡相互反馈软信息来改善源信号信息恢复性能。重点研究了初始盲均衡算法、信道估计算法、混合信号的MMSE均衡算法以及三者间的软信息交互。算法复杂度低、计算量小,适用于高阶调制信号。仿真结果表明,对BPSK、QPSK和8PSK信号,该算法都能得到较好的性能,且对等功率和不等功率信号同样适用。     

循环前缀块传输系统中的一种MIMO盲信道估计算法

信道估计一直是无线通信领域的研究热点之一,信道参数估计的好坏对系统的整体性能有着至关重要的影响。针对采用循环前缀的多输入多输出(MIMO-CP)系统,本文提出了一种基于子空间的盲信道估计方法,该算法利用了循环前缀所引起的冗余信息。基于子空间的盲信道估计算法都是通过对接收块的自相关矩阵进行奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,因此需要利用尽可能多的接收块来得到准确的自相关矩阵的估计值,这就意味着会产生过久的判决延迟以及不能准确对快变信道进行跟踪。利用MIMO-CP系统中系统矩阵特有的块循环特性,对于连续的两个接收数据块以及对应的循环前缀部分组成的向量,可以重新构造一组新的向量而不改变系统的信道矩阵,因此可以通过较少的接收块来得到准确的自相关矩阵的估计值,该方法十分适用于对快变信道的盲估计。文章通过仿真分析了在不同的重复系数以及不同的接收块下该算法的性能并且比较了该算法与现有的“预编码”、“虚拟子载波”等盲信道估计算法的性能。仿真结果表明,提出的算法利用较少的数据块个数就得到了一个可靠的信道估计值和很好的误码率性能。      

Fast Recovery Blind Equalization for Time-Varying Channels Using “Run-and-Go” Approach

In this paper, we propose a blind adaptive equalization scheme for time-varying channels, which combines a blind algorithm based on high order statistics (HOS) and decision-directed (DD) LMS algorithm. In contrast to the ldquostop-and-gordquo algorithm , where DD-LMS adaptation is stopped for unreliable decisions, the proposed algorithm applies a blind algorithm based on HOS for the unreliable decisions. Furthermore, the region of reliable decisions is updated corresponding to the estimated signal quality. Hence, the proposed ldquorun-and-gordquo algorithm inherits MMSE performance of DD-LMS and the (re)acquisition ability of the blind algorithm. Especially, for decision feedback equalizers (DFEs) the proposed algorithm provides robust blind initialization and reacquisition ability under time varying multipath environments.     

双选信道下OCDM系统低复杂度均衡

正交Chirp复用(OCDM)是近年来提出的一种新的多载波体系,通过菲涅尔变换,获得一组正交Chirp信号,实现了CSS的最大频谱效率。该文介绍了OCDM系统的基本原理,重点研究了OCDM系统的低复杂度均衡算法。双选信道下,传统的MMSE均衡算法性能下降,提出一种基于近似带状矩阵的阻尼LSQR算法,作为求解稀疏矩阵的最小二乘迭代算法。为了缓解快速时变信道中的ICI,提出一种基于近似带状矩阵的LSQR-BDFE算法,结合判决反馈均衡,通过LSQR算法迭代计算。仿真结果表明,双选信道下,OCDM系统比OFDM系统有着更好的BER性能,所提出的LSQR-BDFE算法和带状阻尼LSQR算法,比MMSE均衡算法有着性能优势。