一种用于水声相干通信系统的自适应均衡算法

多通道判决反馈均衡器（MC—DFE）是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰（ISI）的主要手段。为了减少多通道数据处理的复杂性、优化算法、提高算法精度,该文提出了自适应自最优预合并多通道判决反馈均衡算法。该算法将快速自优化LMS分集合并（FOLMSDC）算法、快速自优化LMS（FOLMS）算法和快速自优化LMS相位补偿（FOLMSPC）算法有机地结合在一起,使用统一的误差信号,按照最小化均方误差（MMSE）准则调节各部分的系数,从而实现均衡器性能的全局最优。仿真试验和湖上试验对该算法的性能进行了分析。实验结果表明,该文提出的算法可以进一步减少运算量,提高通信系统的接收性能,算法性能优于已有算法。     

DTMB接收系统中一种最优分集接收技术研究

通过对于DTMB(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting,数字电视地面多媒体广播)接收系统的研究,提出了一种最优分集接收结构。本结构结合了时域自适应判决反馈均衡器和空间分集技术,采用LMS(最小均方值)算法进行均衡器抽头自适应调整。相对于现有接收结构的研究,创新的提出了采用双前馈滤波器接收,合并至判决器后再传递到反馈滤波器的均衡器结构。该最佳接收结构相较两支路信号直接合并再输入到均衡器的接收结构,极大的提高了系统鲁棒性,减少了均衡器误码率。系统通过自适应调整判决器中两个前馈滤波器输入信号的权重,更加有效的适应信道的动态变化,较之两路信号等增益合并性能上更加优越,在实际接收机设计中也有很大的应用价值。     

一种用于数字QAM接收机的盲均衡器实现

提出了一种适用于数字QAM接收机的自适应盲均衡器实现方案。该均衡器采用多模算法(MMA)和最小均方算法(LMS)，称为MMA—LMS算法结合判决反馈结构(DFE)，即采用前向滤波器和反馈滤波器两级滤波器组实现，提高了信道的适应性能和降低均衡器的阶数。仿真结果表明，该均衡器比一般采用恒模算法(CMA)的横式均衡器有更好的性能，更易于硬件实现。     

稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法研究

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。     

MIMO通信系统中一种新的自适应均衡方法

该文提出了时变频率选择性衰落环境下多输入多输出(MIMO)通信系统中一种新的基于递归最小二乘(RLS)的自适应干扰对消的判决反馈均衡方法(RLS-IC-DFE)。该方法将每个数据子流上的自适应判决反馈均衡器等效为一个加长的新的均衡器,并把已解出的子流数据作为新的输入参数,应用RLS算法自适应调整新的均衡器参数。仿真结果表明,该文提出的自适应干扰对消的判决反馈均衡器可以自适应跟踪信道变化,同时比已有的判决反馈均衡器(RLS-DFE)能提供更好的误符号率(SER)性能。     

水声通信中基于软判决的块迭代判决反馈均衡器

在单载波频域均衡水声通信系统中,混合结构的时-频域判决反馈均衡器(H-DFE)计算复杂度高,不利于实时实现;而基于硬判决的块迭代判决反馈均衡器(HD-IBDFE)存在错误符号判决造成系统性能下降问题,同时需要估计判决符号和发射数据之间的互相关函数。该文对水声通信中基于软判决的块迭代判决反馈均衡(SD-IBDFE)接收机算法进行了研究,通过对均衡器输出信号进行软判决,并将符号软信息进行反馈,提高了系统性能,同时采用迭代信道估计方法来适应水声信道的时变性。通过仿真比较得出,该方法在水声信道条件下明显优于HD- IBDFE。对湖上试验数据处理结果表明,在浅水1.8 km通信距离下,单通道无编码QPSK调制可实现10-3的误码率并达到3000 bps的有效数据率。     

一种基于盲均衡的新均衡器算法及实现

基于简化星座图(RCA)的盲均衡算法提出了一种新的均衡器算法———RCA-LMS算法,有效地结合了RCA算法和传统的最小均方(LMS)算法的优点,并应用于选择性反馈均衡器(selective feedback equalizer,SFE)结构,实现了RCA-LMS选择性反馈均衡器(RCA-LMSSFE)。仿真结果表明,该均衡器在低信噪比条件下,能较快地收敛,有较小的稳态剩余误差,从而有效地减小了信号的码间干扰,提高了通信系统的抗干扰能力。     

基于多用户反馈的判决反馈均衡器的研究

本文提出的一种新颖的基于多用户反馈的判决反馈均衡器,解决了在CDMA多用户检测中传统自适应判决反馈均衡器误码率高、系统容量小的缺点.它由具有误差反馈滤波器的判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer with Error Feedback Filter,DFE-EFF)构成,并在判决后反馈多用户数据抵消多址干扰(多用户反馈干扰抵消).文中给出其结构图,分析各种判决反馈均衡算法.理论证明,具有误差反馈滤波器的多用户反馈干扰抵消判决反馈均衡器(多用户反馈干扰抵消DFE-EFF)较各种判决反馈均衡器为最优,它能同时有效处理ISI,MAI和噪声的干扰.仿真结果表明,在误码率性能和系统容量两方面,多用户反馈干扰抵消DFE-EFF比DFE、DFE-EFF均有较大改善.     

适用于紫外光通信的延迟判决均衡算法

为了消除紫外光通信过程中强烈散射所引起的码间干扰，采用一种带信道估计的最小均方误差-最大似然估计(LMS-MLE)延迟判决均衡算法进行了理论分析和仿真验证。通过选取合适的判决延迟深度来调整LMS自适应滤波器抽头系数进行信道跟踪，获取新的信道估计向量，最后利用MLE均衡算法得到最优序列输出。结果表明, 该算法可以明显提升紫外光通信系统的性能，在没有提高复杂度的情况下，性能接近最优MLE均衡算法，并且可以实现信道跟踪, 紫外光通信中算法的最佳延迟量取值为20。这一结果对紫外光通信性能提升以及MLE均衡器的工程实现是有帮助的。     

自适应均衡算法在信道均衡技术中的应用研究

文中描述了两种非线性均衡器分别为判决反馈均衡器(DFE)和最大似然序列估计(MLSE)均衡器.所用信道模型为加性白高斯噪声信道,在DFE和线性均衡器(LE)中都是使用递归最小二乘(RLS)算法和最小均方(LMS)算法对数据进行分块处理.MLSE均衡器中使用了维特比最佳译码算法.就误比特性能来做以比较,DFE远好于LE,MLSE均衡器又明显优于DFE,并且它能达到几乎最优的性能.     

一种改进的低复杂度变步长LMS算法

改进型的变步长LMS算法在有效抑制瞬时噪声对经典的变步长LMS算法影响的同时,也增加了算法的计算复杂度,提高了其硬件实现的难度。为降低变步长LMS算法的计算复杂度,提出了一种步长改变因子与前后两个时刻误差的乘积成正比的新的变步长LMS改进算法,在不增加计算复杂度的条件下,有效地抑制了瞬时噪声对迭代步长的影响。仿真结果表明,提出的算法和现有的变步长LMS算法收敛速度相当,但其稳态误差更小,计算复杂度也更低,有利于算法的硬件实现。     

部分更新块LMS均衡算法分析及应用

采用部分更新最小均方(LMS)算法和重叠保留的块信号频域处理结构,针对现场可编程门阵列(FPGA)的硬件实现平台,提出了时频混合部分更新块LMS和周期性块部分更新LMS均衡算法结构。2种新结构均能有效降低均衡算法的实现复杂度。步长收敛条件分析和数值仿真结果表明,新结构能够在适当调整更新步长的情况下,有效跟踪缓变信道的变化,实现与完整块LMS算法相当的性能,能够有效解决高速数据传输中的均衡复杂度过高的问题。     

ADPTIVE INTERFERENCE CANCELER BASED ON FOURTH ORDER CUMULANT

An adaptive interference cancler algorithm based on fourth-order cumulant is proposed to overcome the fault of conventional autocorrelation-based Least Mean Square (LMS)algorithm which cannot suppress the correlated Gaussian noises. The recursive formulation of the proposed algorithm is given to reduce its computational complexity. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of this novel approach.     

Hybrid filtered error LMS algorithm: another alternative to filtered-x LMS

The filtered-error LMS (FELMS) algorithms are widely used in multi-input and multi-output control (MIMO) active noise control (ANC) systems as an alternative to the filtered-x LMS (FXLMS) algorithms to reduce the computational complexity and memory requirements. However, the available FELMS algorithms introduce significant delays in updating the adaptive filter coefficients that slow the convergence rate. In this paper, we introduce a novel algorithm called the hybrid filtered-error LMS algorithm (HFELMS) which, while still a form of the FELMS algorithm, allows users to have some freedom to construct the error filter that guarantees its convergence with a sufficiently small step size. Without increasing the computational complexity, the proposed algorithm can improve the control system performance in one of several ways: 1) increasing the convergence rate without extra computation cost; 2) reducing the remaining noise mean square error (MSE); or 3) shaping the excess noise power. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.     

Simplified Newton-type adaptive estimation algorithms

A new adaptive estimation algorithm is presented. It is the result of a combination of the LMS and the fast Newton transversal filters (FNTF) class. The main characteristic of the proposed algorithm is its improved convergence rate as compared to LMS, for cases where it is known that LMS behaves poorly. This improved characteristic is achieved in expense of a slight increase in the computational complexity while the overall algorithmic structure is very simple (LMS type). The proposed algorithm seems also to compare relatively well against RLS and FNTF     

A new system identification method for fast echo cancelerinitialization

Proposes a new recursive version of an earlier technique for fast initialization of data-driven echo cancelers (DDECs). The speed of convergence and the covariance of the estimate of the proposed technique are comparable to the recursive least squares (RLS) algorithm, however, the computational complexity is no greater than the least mean square (LMS) algorithm. Analysis of computational complexity and the estimation error is also provided. Simulation results based on both floating-point and fixed-point arithmetic illustrate a remarkable improvement in terms of speed of convergence and steady-state error over the computationally comparable LMS algorithm     

一种方向优化最小均方算法

最小均方(Least Mean Square, LMS)算法的更新方向是对最速下降方向的估计,其收敛速度也受到最速下降法的约束。为了摆脱该约束,该文在对LMS算法分析的基础上,提出一种针对LMS算法的分块方向优化方法。该方法通过分析误差信号来选择更新向量,使得算法的更新方向尽可能接近Newton方向。基于此方法,给出一种方向优化LMS(Direction Optimization LMS, DOLMS)算法,并推广到变步长DOLMS算法。理论分析与仿真结果表明,该方法与传统分块LMS算法相比,有更快的收敛速度和更小的计算复杂度。     

一种新自适应滤波快速算法及其 在多路回波消除中的应用

本文提出了一种新的自适应滤波算法,该算法结构简单、计算量适中且收敛速度快,弥补了一般变步长LMS自适应算法计算量小但收敛速度欠佳,以及仿射投影算法(APA)收敛速度快但计算量非常大的缺陷.该算法计算量与一般LMS算法相当,而收敛速度却与APA算法相当,其结构比APA及相应的改进算法要简单得多.我们不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,而且将它用于多路回波消除中获得了成功,仿真结果表明,该算法与Sankaran(1997)所提NLMS-OCF算法及Benesty(1996)所提APA-MC算法比较,在收敛速度和收敛精度相当的情况下,其计算复杂度大大减少.从而新算法具备更好的实时性.     

自适应增益LMS的盲多用户检测算法

研究了一种工作于CDMA系统的盲多用户检测算法--自适应增益LMS,推导了算法实现的步骤.仿真实验表明,该算法相对于传统的LMS盲多用户检测算法,大幅度提高了收敛速率和稳态输出信干比,大大增强了适应非平稳信道的能力.另外,该算法运算量远远低于多用户检测中的盲RLS和Kalman滤波算法,非常适合于硬件实现.     

非线性信道的LMS Newton均衡算法的研究

本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型,由此模型给出并推导出了基于该信道模型的NCLMS算法、改进1型NCLMS Newton算法和改进2型NCLMS Newton算法.仿...