基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法

传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢.为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法.该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式.仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 dB以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用.     

正反向数据重用短突发信号CMA盲均衡

提出一种适用于短突发信号的CMA盲均衡算法.算法基于正反向数据重用思想,使得CMA盲均衡算法在计算复杂度基本不变的情况下,只需利用几百个甚至几十个符号就可达到收敛,极大提高了收敛速率.文中详细描述了算法的数学表达,并对其性能进行了分析.仿真数据表明,该算法对于短突发信号的盲均衡确实具有较高的实用价值.     

常模类盲均衡算法的研究

讨论了常模类自适应盲均衡技术,总结了改进和设计常模类盲均衡算法的思路,在常模算法代价函数的基础上给出了一种变步长多模算法.计算机仿真表明,此算法收敛速度较快、收敛后稳态误差较小,具有很好的实用性.     

双模式神经网络盲均衡算法研究

文中以前馈神经网络作为盲均衡器,根据CMA盲均衡算法及决策指向性算法(DD)提出了两种神经网络学习目标函数,并在对两种目标函数下神经网络盲均衡算法性能分析的基础上,给出了依据移动窗剩余误差理论确定切换门限的方法,提出了双模式神经网络盲均衡算法,并以短数据样本重用确定网络的初始权重.仿真表明文中提出的双模式神经网络盲均衡算法能够克服在单一目标函数下神经网络盲均衡算法的缺陷,且收敛速度快,有效的提高了均衡性能.     

基于Bussgang技术的盲均衡算法

为了减小码间干扰,常常采用均衡技术,基于Bussgang技术的盲均衡算法实现容易,特别是对其进行取符号简化后可大大减少其资源占用量,运算量小,收敛速度快。分析了基于Bussgang技术的盲均衡技术原理,对提出的几种算法的收敛速度进行了研究和比较,研究了算法的特性,提出了盲均衡的发展方向,对于通信质量的提高具有十分重要的工程意义。     

适用于圆形高阶QAM信号的盲均衡算法

针对现有盲均衡算法大多仅适用于方形或十字形QAM信号的问题,本文提出了一种适用于圆形高阶QAM信号的混合盲均衡算法。该算法首先对区域多模盲均衡算法进行改进,提出了新的区域划分方法并将其与改进的多模盲均衡算法相结合,构造了新的误差模型使之与圆形星座匹配程度大大提高;然后将其与判决引导算法和数据重用技术有机结合,构成低稳态误差的快速混合盲均衡算法。与其他同类型盲均衡算法相比,本文算法对于圆形星座高阶QAM信号尤为有效,不仅降低了稳态误差,且大幅度减少了收敛所需符号数。仿真结果验证了该算法的有效性。      

l0-范数约束的稀疏多径信道RLS常模盲均衡算法

针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题,提出了一种l0-范数约束的递归最小二乘常模盲均衡算法.该算法借鉴传统的递归最小二乘常模盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l0-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l0-范数约束的加权最小二乘误差代价函数,然后依据递归最小二乘算法推导出均衡器抽头系数更新公式.该算法发挥递归最小二乘常模算法收敛速度快的优势,并对幅度极小系数附加零点吸引调整,从而实现不同幅度抽头系数的快速收敛.理论分析与仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在保证较低剩余符号间干扰的前提下,能有效提高均衡器的收敛速度.     

一种适用于短时突发π/4-DQPSK信号的盲均衡算法

针对短时突发信号符号数太少直接均衡无法收敛以及MCMA盲均衡算法无法纠正π/4-DQPSK信号相位旋转的问题,在基于π/4-DQPSK信号的MMMA盲均衡算法的公式的推导上,本文提出了一种基于“数据重用”的MMMA盲均衡算法。计算机仿真表明,只需较少的π/4-DQPSK符号,在不明显增加计算复杂度的情况下,基于“数据重用”的MMMA算法相对于CMA、MCMA算法不仅纠正了相位旋转的问题,且收敛速度更快、收敛误差更小、星座图更加聚拢,有一定的工程实用价值。     

恒模算法:进展与展望

本文阐述了恒模算法的数学模型和基本原理,对近年来出现的各种恒模算法进行了综述,简要分析了这些算法的工作原理和收敛特性。在此基础上讨论了恒模算法在盲均衡、盲多用户检测、干扰抑制和盲波束形成等领域的应用。最后对恒模算法的发展趋势进行了展望。     

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。     

Widely linear RLS constant modulus algorithm for complex-valued noncircular signals

Based on the constant modulus criterion, a new Widely Linear （WL） blind equalizer and a novel widely linear recursive least square constant modulus algorithm are proposed to improve the blind equalization performance for complex-valued noncircular signals. The new algorithm takes advantage of the WL filtering theory by taking full use of second-order statistical information of the complex-valued noncircular signals. Therefore, the weight vector contains the complete second-order information of the real and imaginary parts to decrease the residual inter-symbol interference effectively. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed scheme can significantly improve the equali- zation performance for complex-valued noncircular signals compared with traditional blind equalization algorithms.     

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.     

简化的复数非圆信号广义线性盲均衡算法

为了提高复数非圆信号的盲均衡性能,本文深入分析广义线性滤波理论,利用常模准则的简便性和稳健性,针对低阶复数非圆信号构造了简化的广义线性盲均衡器,并提出了一种简化的广义线性递归最小二乘常模盲均衡算法。简化的广义线性盲均衡器直接利用接收信号的实部和虚部作为均衡器输入,从而得到接收信号完整的实部和虚部的二阶统计量信息。新算法将标准的广义线性均衡算法的复数运算变成实数运算,有效地降低了标准广义线性均衡器的复杂度。仿真实验结果表明,与传统常模盲均衡算法相比,新算法在不提高计算复杂度的基础上,能够有效降低剩余码间干扰和误码率。      

基于最大相关熵准则的恒模盲均衡算法

针对恒模算法(constant modulus algorithm, CMA)在脉冲噪声环境下性能退化的问题,本文基于最大相关熵准则(maximum correntropy criterion, MCC)对恒模算法中基于最小均方误差(mean square error, MSE)准则的代价函数进行修正,推导出适用于脉冲噪声环境的基于MCC准则的恒模盲均衡算法(MCC_CMA)。该算法利用通信信号的恒模特性,首先得到发送信号与均衡器输出信号模值的误差信号,再通过使模值误差信号的相关熵最大来获得其迭代误差调节项,避免了传统高阶统计量算法在脉冲噪声环境下性能退化的问题。对高斯噪声以及α-稳定分布和混合高斯分布两种脉冲噪声环境下的信道均衡问题的仿真实验表明,相对于经典的自适应恒模盲均衡算法,MCC_CMA算法不依赖噪声的先验知识就能获得较快的收敛速度、较低的剩余码间干扰和误码率,并且在不同脉冲强度的脉冲噪声环境下都能够得到较好的均衡结果,表明MCC_CMA算法具有很好的鲁棒性。      

几种适用于水声信道的常模类盲均衡算法研究

对比研究了3种常模类盲均衡算法在水声信道均衡中的收敛性能，这些算法包括传统的常数模算法、归一化常数模算法和解相关常数模算法。通过仿真对各算法性能进行了分析。仿真结果表明，在算法剩余均方误差非常接近的情况下，解相关常数模算法和归一化常数模算法快于传统的常数模算法。     

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.     

基于组合代价函数的双模式盲均衡新算法

以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲均衡新算法.利用常数模和判决引导准则通过加权设计代价函数,在盲均衡器更新过程中自适应调节权值实现算法由常数模算法向判决引导算法的切换,避免了在双模式算法中设计切换参数,提高了算法的泛化性能.为克服常数模算法相位盲的缺点,在虚实分开改进的常数模算法基础上优化组合代价函数以及盲均衡器更新算法的设计,进一步提高了算法收敛性能.仿真结果证明,组合代价函数双模式盲均衡新算法可充分发挥常数模算法和判决引导算法的优点,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.     

基于模拟退火粒子群优化的恒模算法

传统的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着矛盾,影响了恒模算法的均衡性能。为了解决这一缺点,提高恒模算法的性能,本文在介绍恒模盲均衡原理的基础上,提出一种变步长恒模算法,利用粒子群优化算法对均衡器的权向量进行优化,为避免优化过程进入局部极小值引入了模拟退火算法。通过在短波信道中的仿真,证明了该算法不仅加快了收敛速度,并且具有更高的收敛精度。     

一种改进的变步长常数模算法

常数模算法是一种最为常用的盲均衡算法,普遍应用于恒包络信号和非恒包络信号的均衡,但存在收敛速度慢和剩余误差大的缺点。在深入研究常数模算法的基础上,该文提出一种改进的变步长算法,对其性能进行了理论分析,并对二值序列以及正交幅度调制信号进行了仿真。理论分析和仿真结果表明:该算法具有收敛速度快、剩余误差小的特点。