单载波频域常模盲均衡算法

通过将信号时域常模特性转化为频域常模,提出一种单载波系统频域常模盲均衡算法,解决了常模算法在频域中无法实现的问题.算法复杂度表明,该方案计算量明显低于宽带系统时域子空间分解方法,且相比于现有文献[6]中的单载波系统常模盲均衡算法,其复杂度也大为降低.文中,常模算法从时域到频域的转换是基于输出信号幅值收敛为1的特性而得,因此变换条件(8)成立,故而时域到频域的转换不会影响算法误差性能,仿真实验结果证明了这一点.     

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.     

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PLL环路的卫星QPSK载波调制信号相位跟踪算法

卫星信号接收端天线接收的卫星信号经过射频前端处理后会变成数字中频信号,而相位跟踪是中频信号处理的重要环节,准确的相位跟踪可以为卫星信号解码、测距和定位等功能的准确性提供保障.基于此,该文提出了基于锁相环（Phase Locked Loop,PLL）的卫星QPSK载波调制信号相位跟踪算法.该算法利用多路正交载波和二象反正切鉴相器获取精确的相位差信息,形成闭合回路锁定载波相位以实现跟踪.实验结果表明,多路异相载波的方法可实现更快速的相位锁定,与传统Costas环路和松尾环相比,进入稳态时间分别减少了20%和24%以上,稳态方差分别减小21%和32%.     

一种新的变步长LMS算法

在对基本LMS算法分析的基础上,通过构造步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数,提出一种新的变步长最小均方误差（LMS）算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响。该算法通过调整步长参数,使权向量达到最优,有效改善了收敛速度与稳态误差的性能。理论分析和仿真结果表明,与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,进一步验证了新算法优于这里所述其他算法。     

适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法

该文提出了一种加权多模盲均衡算法。该算法结合了多模盲均衡算法和判决引导算法的各自优势,利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。在均衡器系数迭代过程中,加权项不仅随着判决符号自适应地改变,还可以根据MSE估计值作更精确地调整。理论分析和仿真结果表明,与多模盲均衡算法等其它算法相比,该文提出的算法在同等条件下可以获得更快的收敛速度和更低的稳态收敛残差,更适用于高阶QAM信号。     

155Mbps毫米波QAM解调器设计

 针对数字毫米波通信设计了一个155Mbps QAM解调器.为比较大容量毫米波通信中峰均比、解调门限和带宽对系统性能的影响,提出了一个新的参量——信号资源优化系数 ,根据4~1024 QAM的 值优选了QPSK、16QAM和64QAM作为调制方式.研究了AGC和载波泄露对解调性能的影响;根据小滚降系数奈奎斯特升余弦信号的数字预滤波原理,提出了一种零抖动定时误差检测方法;研究了PFD载波恢复算法在解调高阶QAM信号时出现的星座点捕获错误问题,提出了根据星座点功率自适应调整捕获门限的改进PFD算法.本设计已成功应用于一毫米波链路,算法工作稳定,在比特误码率为1E-8时,解调损失小于2dB.     

多径衰落环境中具有调制识别能力的盲均衡新算法

常数模盲均衡算法在对非常模信号进行均衡时稳态均方误差不能收敛至零,且不具备信号调制识别能力.因此,依照常数模算法代价函数的构造方法定义了一种余弦代价函数,提出了基于该代价函数的盲均衡新算法.该余弦代价函数可将BPSK、M-PAM、M-QAM信号的不同星座点映射至原点,从而使新算法在对上述常模或非常模信号进行均衡时稳态均方误差均能收敛至零,更重要的是新算法能够在多径衰落环境下实现对上述信号的调制识别.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.     

适用于QAM信号的载波同步与均衡实现

载波同步和均衡是正交幅度调制(QAM)解调器中的2个重要组成部分。提出了一种适用于QAM信号的载波同步与自适应均衡的联合结构,载波同步采用通用环,均衡器采用基于CMA和LMS算法的DFE结构。使用CMA算法进行初步收敛,载波同步后,均衡器转到LMS算法,保证了良好的稳态跟踪性能。通过对算法的简化,减少了硬件资源。该方案载波捕获范围超过40 kHz,完全满足侦察接收机的需要。     

一种基于指数函数的变步长LMS算法

提出了一种基于指数函数的变步长LMS算法.通过建立误差ε和步长μ的函数关系,实时调整步长,解决了稳态失调系数和收敛速度的矛盾.仿真实验表明,改进算法较原有的普通LMS算法和双曲正切变步长LMS算法有更高的收敛速度和更小的稳态失调系数.     

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。     

A hybrid adaptive blind equalization algorithm for QAM signals in wireless communications

A hybrid adaptive channel equalization technique for quadrature amplitude modulation (QAM) signals is proposed. The proposed algorithm, which is referred to as the modified constant modulus algorithm (MCMA), minimizes an error cost function that includes both amplitude and phase of the equalizer output. In addition to the amplitude-dependent term that is provided by the conventional constant modulus algorithm (CMA), the cost function includes an additive signal constellation matched error (CME) term. This term can be designed to satisfy a set of desirable properties. The MCMA is compared with the CMA for blind equalization. The performance is measured for wireless channels using both transient and steady-state behavior of the mean square error (MSE). It is shown that MCMA is superior and more robust in low signal-to-noise ratio (SNR) environments. Simulation results demonstrate that using MCMA improves adaptive channel equalization by increasing the convergence rate and decreasing the steady-state mean square error.     

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.     

稀疏信道下基于稀疏贝叶斯学习的精简星座盲均衡算法

针对稀疏信道的盲均衡问题,在精简星座均衡算法框架下建立线性模型,利用稀疏信道下均衡器固有的稀疏特性,引入具有稀疏促进作用的先验分布对均衡器系数加以约束,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代求解均衡器系数得到最大后验估计值。该文提出的均衡方法属于数据复用类均衡算法的范畴,能够适用于数据较短的应用场合。与随机梯度方法相比,算法性能受均衡器长度影响较小,收敛后误符号率性能更好,仿真实验验证了算法的有效性。     

A reliable blind convergence technique for phase-splittingequalizers

This article proposes a technique for providing reliable blind convergence of the phase-splitting equalizer. It is shown that the phase-splitting equalizer is difficult to train blindly with the conventional blind algorithm. The proposed technique modifies the cost function of the blind algorithm so that the two filters of the phase-splitting equalizer constitute a Hilbert pair. We also investigate the steady-state performance of the proposed blind algorithm for high-speed digital transmission application     

一种适用于高阶QAM系统Bussgang类盲均衡新方法

该文提出一种适用于高阶QAM系统的新Bussgang类多模盲均衡算法。将新的代价函数与星座匹配误差函数结合,给出一种瞬时双模切换混合算法,然后设计了一种基于判决圆的模式切换准则,从而达到进一步有效降低新算法稳态误差的效果。最后,仿真结果以高阶256QAM信号为例,验证了该算法对于高阶QAM信号的盲均衡能力和良好效果。     

Semiblind Channel Estimation and Signal Detection for OFDM System with Receiver Diversity

In this paper, we address the problem of channel estimation and signal detection for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with multiple receive antennas. The received signal can be denoted as a trilinear model, and then a trilinear decomposition-based channel estimation and signal detection algorithm is proposed. Scalar ambiguity which is inherent in the blind algorithms can be easily resolved by insertion fewer pilots in the proposed algorithm. Compared with conventional subspace approaches, the proposed algorithm has improved estimation performance, and the signal detection performance of the proposed algorithm is very close to non-blind minimum mean square error (MMSE) receiver. Furthermore, our proposed algorithm works well in the presence/absence of virtual carriers, and it does not require knowledge of statistical characteristics. Simulation results illustrate performance of the algorithm.     

Deterministic approaches for blind equalization of time-varyingchannels with antenna arrays

In this paper, we study the blind equalization problem of time-varying (TV) systems where the channel variations are too rapid to be tracked with conventional adaptive equalizers. We show that using a finite Fourier basis expansion, a TV antenna array system can be cast into a time-invariant multi-input, multi-output (MIMO) framework. The multiple inputs are related through the bases, thereby allowing blind equalization to be accomplished without the use of higher order statistics. Two deterministic blind equalization approaches are presented: one determines the channels first and then the equalizers, whereas the other estimates the equalizers directly. Related issues such as order determination are addressed briefly. The proposed algorithms are illustrated using simulations