基于可变步长的常数模盲均衡算法

为了提高多输入多输出系统的通信质量,针对传统常数模盲均衡算法存在收敛速度慢、误码率高等缺点,提出来一种基于可变步长的常数模盲均衡算法。利用反正切函数建立一种步长因子与误差间的非线性函数关系,利用此非线性函数来调整步长,加快算法收敛速度,采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,相对于其他盲均衡算法,该算法加快了收敛速度,大幅降低误码率,获得理想的均衡效果,具有一定的实用价值。     

几种Bussgang族盲均衡算法收敛性能仿真研究

盲均衡是数字通信中的热点问题。收敛速度和剩余均方误差是衡量盲均衡算法性能优劣的重要指标。常数模算法是目前流行的盲均衡算法,有很多优点,但在时变多径衰落无线信道均衡中,该算法存在着收敛速度过慢和剩余均方误差较大的问题。该文研究了三种Bussgang族盲均衡算法,即常数摸算法、归一化常数模算法和超指数迭代算法,在无线信道均衡中的应用,并通过计算机仿真对其性能进行了分析比较。仿真结果表明,在算法剩余均方误差一致的情况下,超指数迭代算法收敛速度最快,归一化常数模算法次之,常数模算法最慢。因此,超指数迭代算法的性能优于归一化常数模算法和传统的常数模算法。该研究结果在工程实践中具有一定的指导意义与应用价值。     

新的混合型盲均衡算法

以修正常数模算法(MCMA)为基础,用变步长代替固定步长,提出一种新的变步长修正常数模算法(VSS-MCMA),并在此基础上提出一种基于均方误差判决引导(DD)的双模式盲均衡算法(DD-VSS-MCMA),该算法在收敛阶段采用收敛性能良好的VSS-MCMA算法,当剩余均方误差达到足够低时切换到DD算法,又在此算法的代价函数中加入星座图匹配误差函数(CME),进一步提出CME-DD-VSS-MCMA算法。计算机仿真结果表明:与MCMA算法相比,提出的VSS-MCMA可以同时提高收敛速度和降低稳态剩余码间干扰(ISI),DD-VSS-MCMA进一步降低了稳态剩余ISI,CME-DD-VSS-MCMA显著地加快了收敛速度并获得了更好的稳定性能。     

均方误差控制步长恒模医学CT图像盲均衡算法

提出一种基于均方误差控制的自适应变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,利用线性变换将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了降维处理的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,采用信号的均方误差作为步长控制因子,加快算法收敛,改善恒模医学CT图像盲均衡算法性能。仿真结果验证了算法的有效性,新算法改善了峰值信噪比和恢复效果,提高了算法收敛速度。     

支持向量机初始化的常数模盲均衡算法仿真

为了提高常数模盲均衡算法的收敛速度并避免算法收敛至局部极小,提出了一种支持向量机初始化的常数模盲均衡算法.新算法采用一小段初始数据,利用支持向量机,将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,对盲均衡器的初始权向量进行设定,而后切换至计算量较小的常数模算法.采用浅海水声信道对新算法进行了计算机仿真,结果表明:支持向量机初始化阶段收敛速度快;切换至常数模算法后性能稳定.该算法适合应用于快衰落水声信道中通信数据的实时恢复.     

基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法

论文针对固定步长恒模盲均衡算法的缺陷,提出了一种自适应时变步长恒模盲均衡算法,采用误差信号的峰度作为步长控制因子。经计算机仿真与理论分析表明,该算法与传统恒模算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小。     

时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法

提出一种基于误差信号峰度的自适应时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,通过降维处理将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,构建行列等效变换的降维医学CT图像恒模盲均衡代价函数,利用误差信号峰度控制步长因子,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能改善恢复效果,减小稳态剩余误差。     

一种改进的分数间隔常数模盲均衡算法

研究优化水声通信效果问题,改善水声信道性能,传统常数模盲均衡算法(CMA)的稳健性差,剩余均方误差大。为解决上述问题,提出了一种改进的分数间隔常数模盲均衡算法。新算法采用T/2分数间隔均衡器,针对水声通信中信噪比较低的特点,设计了一个新的误差函数,取代原算法中的误差函数。采用浅海水声信道对改进算法进行了计算机仿真,结果表明:改进算法在低信噪比条件下性能稳健,稳态误差低于常数模算法和分数间隔常数模算法,且具有较快的收敛速度。改进算法适用于信噪比较低的浅海水声信道。     

一种改进的双模式遗传盲均衡算法

水声通信系统,为了消除由多径传播的码间干扰问题,主要采用常数模盲均衡算法(CMA),但存在收敛速度慢以及盲相的特点.为了克服常数模算法的缺点,提升水声通信的质量,在分析了常用的常数模盲均衡算法以及遗传盲均衡算法的优劣性后,利用指导性Cadzow定理解决了两种算法的融合问题,提出了一种改进的双模式遗传盲均衡算法.仿真结果表明该算法有效地结合了CMA算法以及遗传算法的优点,解决了CMA算法收敛速度慢的问题,提升了水声通信的质量.     

一种新的变步长常模盲均衡算法

常模盲均衡算法采用固定步长时存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,解决这一矛盾的有效方法是用变步长代替固定步长.在分析了常模算法误差特性的基础上,建立了步长因子和误差信号之间的一种非线性函数关系,分析了函数中参数对步长因子的控制,较好地满足了常模算法迭代过程对步长因子的要求,得到一种新的变步长常模算法.新算法能够在加快收敛速度的同时减小稳态误差,且具有较强的信道跟踪能力和抗干扰能力.理论分析和计算机仿真证实:新算法性能较好,具有很好的实用性.     

基于联合误差控制的变步长双模盲均衡算法研究

针对CMA+DDLMS双模式盲均衡算法对相位不敏感、收敛速度慢、突然切换容易造成误码率升高以及算法不稳定等问题,提出一种基于联合误差控制的变步长双模切换盲均衡算法。与现有双模式算法相比,新算法引入变步长因子有效提高算法收敛速度,同时采用联合绝对剩余误差和判决区域控制的双模切换保证算法的稳健性。采用16QAM系统的仿真结果表明,新算法具有抗干扰能力强、收敛精度高和收敛速度快等特点。     

基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法

为了提高加权多模算法的盲均衡性能,提出基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法。新算法构造了均方误差和加权因子的非线性函数关系,提高了收敛速度,增强了算法对不同信噪比的适应能力。在算法收敛过程中,加权因子的值随着均方误差的减小逐渐增大,从而动态地调整算法的模值,使得误差模型越来越精确地匹配信号星座图,达到降低稳态均方误差的目的。理论分析和仿真结果表明,提出的算法降低了稳态均方误差,提高了收敛速度。     

室内可见光通信盲均衡技术研究

为了降低室内可见光通信的误码率和由于多径效应导致的码间串扰,提高系统的传输特性,研究了可见光通信系统的盲均衡算法。对室内可见光通信（Visible Light Communication,VLC）系统信道进行了建模分析,利用一种改进的冲激响应算法推导计算了室内可见光通信的冲激响应。针对最小均方算法（Least Mean Square,LMS）等需要训练序列、占用信道带宽的缺点,提出了一种基于Sigmoid函数的变步长恒模（Covariance Matrix Adaptation,CMA）盲均衡算法补偿信道损耗。实验结果显示：采用了改进的CMA算法后,系统的收敛速度更快,收敛后的稳态误差减小,均衡器对系统的跟踪效果优良,通信系统的误码率也大大下降,抗噪声能力显著提高,可以有效地改善室内VLC系统的码间串扰问题。     

变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法

针对严重失真的水声信道,在分析几种常用传统误差函数和判决反馈均衡器（DFE）的基础上,构造了一种变系数加权误差函数,对DFE权向量进行更新,提出了基于变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法（VCMDFE）。与基于传统误差函数的判决反馈盲均衡算法（CMDFE）相比,新算法能够根据均衡的进度,利用一变系数去调节误差函数数值的大小,以取得比CMDFE算法更快的收敛速度和更低的稳态误差。水声信道的仿真结果验证了该算法的有效性。     

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,甚至引起误收敛。恒模算法（CMA）具有比DDLMS算法更好的盲均衡特性,但是剩余误差较大。本文提出一种新颖的联合盲均衡算法,即优化现有的CMA算法,与DDLMS算法组成新的联合盲均衡算法,利用均方误差（MSE）来控制2种算法的权值。MATLAB建模和仿真结果表明,新的联合盲均衡算法克服了CMA算法剩余误差较大和DDLMS算法误收敛的缺陷,且能有效对非屏蔽五类双绞线中传输的数字信号进行均衡。     

基于人工免疫网络的正交小波盲均衡算法

传统的常数模盲均衡算法存在收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值点等缺点。为此,提出一种基于人工免疫系统的正交小波盲均衡算法。该算法将均衡器系数向量作为抗体,经过抗体克隆、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,使权向量跳出局部最优点,接近全局最优点,并利用正交小波变换改善常数模盲均衡算法的收敛性,降低均方误差。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,能得到全局最优解。     

基于迭代参数优化的自适应小波网络均衡算法

针对现有网络均衡算法中存在的收敛速度慢、计算冗余等问题,通过对传统的自适应均衡算法与小波变换进行相关研究分析,提出一种基于小波变换的网络均衡算法。小波变换的良好鲁棒性弥补了传统自适应均衡算法中收敛速度慢的缺陷,通过分析算法的收敛性,重新设置迭代中的参数。实验结果表明,该算法的实验结果与预期效果基本相符,具有良好收敛效果的同时并保持了较低的误码率。     

基于水声通信的新型变步长最小均方算法

在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰（ISI）,而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡（FFE）与判决均衡结构（DFE）,提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方（LMS）算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示：所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 dB;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 dB。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。