一种用于QAM信号的改进均衡算法

该文在MMA算法的基础上,将星座匹配思想运用到MMA算法中,提出一种改进代价函数的新型算法GMMA;该算法既利用了星座图上信号的幅度和相位信息,也对星座匹配误差项精确了算法,比较适用于QAM信号的均衡.仿真结果表明,新算法比传统的CMA算法和MMA算法有较快的收敛速度,具有较好的均衡效果和较小的稳态均方误差.     

一种低MSE的QAM信号盲均衡算法

文章提出了一种新的以CMA算法为基础的QAM信号盲均衡算法。仿真试验表明,该方法比已有的MCMA和MMA方法具有更快的收敛速度和更好的收敛效果。     

基于盲均衡的高阶QAM信号调制识别算法

该文针对多径条件下的高阶QAM信号,提出了一种基于改进的HY-NCMA盲均衡方法的调制识别算法。与已有算法相比,均衡器不仅能够纠正载波相位偏转,而且提高了收敛速度;此外,算法提出了新的识别特征,降低了所需要的数据量和运算量,提高了识别率。仿真表明,在中、高信噪比条件下,具有良好的识别效果。     

一种适用于高阶QAM信号的改进自恢复均衡算法

本文通过对传统的常模算法进行改进和推广,提出了一种新的常模算法.该算法结合了常模算法优势,利用判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数的模值.在均衡器系数迭代的过程中,可以通过选择权系数,调整MSE的估计值,达到提高算法的稳态性能的目的.理论分析和仿真结果表明,对于高阶的QAM信号来说,在相同的条件下,与常规常模算法相比,提出的算法具有更快的收敛速度和更低的稳态残差;当载波频偏较大时,与多模算法相比,提出的算法仅仅均衡信号的能量,不影响其相位,因此,更适合后端的载波同步处理,得到更好的系统性能.     

一种改进的QAM信号的恒模算法：MCADAMA

提出了一种适用于QAM系统的改进的双模式算法MCADAMA（modified CMA-assisted decision adjusted modulus algorithm）。通过研究Axford提出的CADAMA双模式算法,受到MCMA算法的启发,结合恒模算法的特性,研究出了MCADAMA算法。通过搭建QAM盲均衡系统平台,把MCADAMA算法和其他3种恒模算法进行了比较,仿真结果表明,MCADAMA算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,有效地提高了系统性能。     

一种新的适用于高阶QAM系统的均衡算法

均衡嚣是通信信号解调的必要部分,对系统性能有较大的影响.针对高阶QAM信号,提出了一种新的判决反馈自适应均衡算法,该均衡器的系数为实数,便于算法的实现.当使用训练序列时,该算法不仅可以消除传输系统的符号间干扰,还可以纠正小的载波频偏.与文献[4]中的均衡算法相比,提出的算法具有低的稳态误差.当应用于可等效为加性高斯噪声信道的视距传输时,该算法可以进行盲均衡处理来纠正较小的载波频偏,且收敛速度很快.理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种新的基于软件无线电的QAM调制信号的同步算法

在软件无线电数字通信系统中,为了基于纯软件来实现收发同步,提出了一种新的基于软件无线电的QAM调制信号的同步算法。该算法采用载波相位补偿频率偏移的思想,利用软件编程实现。另外,在DSP实现中还引用了载波系数表和帧缓存的思想,这样有助于实时性的实现。理论分析及仿真试验表明,该算法具有实用性。     

一种变步长的恒模均衡算法

针对时变信道需进行自适应均衡的要求，介绍了最常用的恒模算法（Constant Modulus Algorithm，CMA），并对该算法进行了改进，提出了一种步长因子μ与误差信号的e（n）之间另一种新的非线性函数，该函数较为简单，且在误差e（n）接近零处具有缓慢变化的特性，克服了CMA在收敛调整过程中的不足。同时给出了改进算法的仿真结果，计算机仿真结果与理论分析相一致，表明该算法提高了恒模算法的收敛速度，同时也保留了恒模算法较为稳定的性能。     

一种改进的恒模多目标盲波束形成算法研究

提出了一种改进的CMA多目标盲波束形成算法。该方法在最小二乘恒模算法的基础上，通过对一种新的代价函数的最小化，来盲估计波束形成器的权矢量，从而以小于最小二乘恒模的计算量完成对多目标的分离与定向，同时，为防止强干扰造成目标的错误锁定，利用梯度恒模对步长因子的敏感性，选择适当步长因子进行预处理，消除强干扰的影响。仿真实验验证了算法的正确性和有效性。     

适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出一种分数间隔混合盲均衡算法。该算法将恒模盲均衡算法(CMA)与判决引导算法相结合,并充分利用了分数间隔均衡结构在收敛速度、稳态误差方面的优势。均衡器系数更新首先进行时域解相关,为了消除恒模盲均衡算法的相位不敏感特性,在实现上构造载波同步与盲均衡的大环路。仿真结果表明,对方形星座图的高阶QAM信号,该算法可以提供更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

基于恒模准则的盲均衡算法仿真

阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。针对恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足,对近年来出现的一些性能优良的基于恒模准则的盲均衡算法——变步长恒模算法、修正恒模算法和多模算法进行了分析与仿真,并对各种改进算法在不同调制方式下的优缺点进行了说明。最后得到不同算法均衡后的星座图和均方误差曲线,表明具有较好的均衡效果。     

一种新的变步长恒模盲均衡算法

针对固定步长恒模盲均衡算法在收敛速度和稳态剩余误差之间存在的问题,在应用变步长的思想基础上,利用均方误差的变换作为控制步长的因子,提出了一种新的自适应时变步长恒模盲均衡算法(VASCMA).对新算法进行了理论分析和计算机仿真,仿真时采用两种不同的调制信号通过三种不同信道,得到两种算法的均方误差的收敛曲线和收敛后均衡器输出的星座图,仿真结果均表明,改进算法具有较快的收敛速度和较小的剩余误差.     

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。     

一种基于实数编码遗传算法的常模盲均衡

盲均衡可以看作代价函数优化问题。为了改进经典常模算法的性能,研究了利用实数编码遗传算法的常模盲均衡,把均衡器系数向量作为遗传算法的决策变量,采用轮盘赌选择和精英保留策略相结合的混合选择算子、算术交叉算子和非均匀变异方式,经过一系列的遗传操作,搜索到适应度值最高的个体,即均衡器的最优系数。计算机仿真结果证明了算法具有收敛速率快、能够搜索到全局最优解等特点。     

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.     

基于QAM调制信号的修正构造函数盲均衡算法

数字有线电视信号主要采用QAM调制方式,针对QAM调制信号的特点,在文献[3]提出的构造函数(CF)盲均衡算法的基础上作了进一步的改进,提出分数间隔修正构造函数算法(FSE-MCF).新算法与CF算法相比,在相同信噪比条件下可以进一步减小稳态误差,加快收敛速度,有较好的均衡性能.对该算法进行了仿真和性能分析.     

基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法

为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法(MHGA-WT-CMA)。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一次混合遗传优化,满足停止准则后输出最优权向量。这样可以结合二者的长处,使得算法既能较快收敛,又能在全局范围内得到最优权向量。计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、均方误差小、能搜索到全局最优解等特点。     

一种基于分数间隔的判决变步长恒模算法

为了解决盲均衡技术中恒模算法收敛速度和收敛精度与步长矛盾的问题,在引入反馈因子的同时提出了一种反馈变步长恒模算法。通过仿真分析表明,该算法比传统的恒模算法收敛速率更快、稳定性更好。为了进一步降低短波信道中存在的码间串扰,将分数间隔均衡器与盲均衡相结合,提出了一种基于分数间隔的反馈变步长恒模算法。相比其它算法而言,该算法可明显改善均方误差性能,具有重要的实际意义。     

一种用于数字QAM解调芯片中的盲均衡器实现

设计了一种用于数字QAM解调芯片中的自适应盲均衡器。该均衡器采用常模算法（CMA）和判决引导最小均方算法（DD-LMS）,结合判决反馈结构（DFE）,即采用前向滤波和反馈滤波两级滤波器组,该方案提高了信道的自适应性能和降低了均衡器的阶数。通过对算法的简化和电路结构的优化,减少了硬件资源,降低了电路的面积和功耗。