基于正交小波变换的稀疏权盲均衡算法

为增强盲均衡算法的工程可实现性,在分析正交小波变换理论和超指数迭代盲均衡算法的基础上,利用正交小波变换对超指数迭代(SEI)算法的权向量迭代公式进行修正,同时利用分数间隔均衡器的优点来提高带宽利用率,提出一种基于正交小波变换稀疏权盲均衡算法(FSE-WT-SEI-SW).该算法利用正交小波变换良好的去相关性来加快收敛速度,通过对权向量的稀疏来减少算法的计算量,有利于工程的实现.水声信道的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于正交小波变换的分数间隔盲均衡算法

针对恒模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析正交小波变换理论和分数间隔恒模算法(FSE-CMA)的基础上,提出了一种基于正交小波变换的分数间隔恒模盲均衡算法(WT-FSE-CMA)。该算法将正交小波变换理论引入到T/2分数间隔恒模盲均衡算法中,充分利用了小波变换对信号的去相关性,以及分数间隔均衡器对信号的过采样性质。与波特间隔、T/2分数间隔恒模盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小,均衡效果较好。水声信道的仿真结果验证了该算法的性能。     

基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡算法

为了克服超指数迭代盲均衡算法稳态误差大、不能纠正相位旋转的问题,在分析正交小波变换理论和超指数迭代盲均衡算法的基础上,利用正交小波变换对SEI算法的权向量迭代公式进行修正,同时引入一阶锁相环(PLL)技术,并将其以软切换的方式与判决引导算法相结合,得到一种基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡算法.该算法利用正交小波变换良好的去相关性,来加快收敛速度,利用PLL技术来快速纠正相位旋转,并用其来初始化判决引导算法,有效地减小了稳态误差.水声信道的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法

常数模算法(CMA)收敛速度慢,初始权向量的确定缺乏理论依据,容易陷入局部极小值.针对这些问题,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出了基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法(GAWT-CMA).该算法在常规遗传算法的父代和子代之间嵌入WT-CMA形成混合算法,利用遗传算子的全局收敛性进行宏观搜索,用...     

基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法

针对分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了一种基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法(T/4-FSE-WT-FNN).该算法采用四路子信道模型,以神经网络作为均衡器,同时,对均衡器的输入信号做正交小波变换并进行归一化,与基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法(WT-FN...     

基于改进盲均衡算法的水声通信可靠性研究

关于水声信道通信优化问题,水声通信中复杂信道存在码间干扰极易影响通信质量,需要进行均衡提高通信数据的可靠性,传统的自适应均衡方法是通过发送训练序列对信道特性捕获并更新参数完成均衡,然而对于快速时变的信道,不能快速得到信道特性无法及时对通信均衡,造成均衡性能不强、水声通信数据可靠性不高。为此,提出改进的盲均衡算法,盲均衡算法不需发送训练序列,只需知道发送序列的统计特性就可对发送信息恢复,可保证均衡的及时性,在盲均衡的基础上采用小生境技术对其改进,优化盲均衡搜索到的最优解,从而提高均衡的性能。实验表明,小生境技术的改进盲均衡算法能够快速捕获信息特性并及时准确地对信号进行均衡,具有较高的均衡性能,保证了通信数据的可靠性,为水声信道优化提供了参考。     

基于混沌系统的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。     

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QPSO的小波分数间隔盲均衡算法

在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。     

基于MMSE的自适应盲均衡算法

提出一种估计最小均方误差的盲均衡算法。与RLS算法原理类似,该方法依据矩阵求逆引理逐步更新自相关矩阵及其伪逆,以达到快速收敛,且对迭代初始值不敏感。与非递归算法相比,该自适应在线算法无需直接计算相关矩阵的伪逆或引入奇异值分解,避免了估计相关矩阵的秩或信道阶数。快速收敛以及在线处理的特性使其可以应用到实时通信信号处理中。仿真结果证明算法具有很好的在线均衡性能。     

模拟退火与人工鱼群变异优化的小波盲均衡算法

针对人工鱼群算法(AFSA)搜索效率低、易陷入早熟现象等问题,在人工鱼群算法中嵌入变异算子以保持种群多样性,抑制早熟现象,同时引入模拟退火思想增强局部搜索能力,改进算法后期收敛速度减慢的缺点,获得了模拟退火与人工鱼群变异算法;用该算法初始化小波分数间隔盲均衡器的权向量,提出了模拟退火与人工鱼群变异优化的小波分数间隔盲均衡算法(SAFSA-FSE-WTCMA)。水声信道仿真结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法

针对小波多模盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法与DNA遗传算法相结合,利用模拟退火算法对个体的退火操作,提高了DNA遗传算法的局部搜索能力。同时,在DNA遗传算法中采用自适应变异概率,进一步改善了算法的性能。根据盲均衡算法的特点,将基于模拟退火的DNA遗传算法融入到小波多模盲均衡算法中,对均衡器权向量进行了优化。仿真结果表明,与多模盲均衡算法和小波多模盲均衡算法相比,该算法在收敛速度和均方误差方面都有显著改善。     

基于小波域的大容量图像信息隐藏盲提取算法

目前基于变换域的信息隐藏算法面临容量较小,提取时需要原始图像的问题.提出了一种基于小波变换的大容量信息隐藏盲提取算法,该算法结合人类视觉特性(HVS)及隐密信息自身的特征,以三次小波变换后的低频分量作为参照自适应地调整中高频子带系数来实现信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有容量大的特点,并实现了隐密信息的盲提取.     

基于新阈值函数小波变换的噪声盲分离算法*

将一种基于偏差去除技术的自然梯度算法应用于噪声盲分离中,估计出分离矩阵,并采用一种新的小波阈值函数对已分离出的含噪信号进行去噪处理。通过计算机仿真验证,该算法分离效果良好,盲分离结果具有更高的信噪比。     

一种基于聚类技术软切换的双模式盲均衡算法

传统双模式算法中的切换时机一般采用经验确定,在迭代达到一定次数或者均方误差(MSE)降低到某一范围时硬性将算法进行切换.针对这种情况,提出了一种基于聚类技术的软判决双模式均衡算法,在不影响算法的收敛速度和精度前提下,让算法间自动进行切换,更具有实际意义和价值.该算法首先通过分析初始均衡算法输出的星座图信息,再使用减法聚类获得粗略的星座图轮廓,最后采用模糊C-均值(FCM)聚类进行二次处理,以获得精准的星座图信息.若所得星座图符合判断标准则切换至后续算法完成均衡,实现了算法中的软切换.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于概率和自适应的最大后验概率盲均衡算法

为了减小最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)盲均衡算法中稳态剩余误差和加快收敛速度,提出了一种改进的基于概率和自适应σ的MAP盲均衡算法。根据概率论的原理,分析了MAP算法中σ表示的实际意义,改进算法通过改变更新方程中的高斯信号方差值σ,即由固定值改为可变值,再运用不等概思想进一步的提高了MAP算法的收敛性能。仿真结果表明,与MAP盲均衡算法相比,改进型MAP盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能。     

基于最大后验估计的恒模盲均衡改进算法

为解决恒模算法(CMA)对高阶正交幅度调制(QAM)信号均衡效果较差的问题,提出了一种将CMA算法和最大后验估计(MAP)盲均衡算法相结合的改进算法.该算法运用CMA使均衡达到初步收敛后,改用MAP估计的方法来减小剩余误差.仿真结果表明,该改进算法对高阶QAM信号的均衡也能达到很快的收敛速度和很小的剩余误差,星座恢复图很紧凑.同时由于改进算法不需要进行多次的信号区域判决,其计算复杂度远小于MAP估计盲均衡算法.     

基于过采样的归一化累积量盲均衡算法

传统的波特间隔均衡器只能补偿接收信号混叠的频率响应特性,并不能补偿信道畸变。针对这一问题提出一种基于过采样的归一化累积量算法,先对接收信号进行过采样,再利用变步长自适应调整均衡器的抽头系数,不仅能避免算法陷入局部最优,而且还能有效补偿信道畸变。仿真表明:引入过采样和变步长的盲均衡算法,有效地提高了收敛速度,降低了稳态剩余误差。     

基于小波变换的语音隐藏算法

提出了一种基于小波变换的语音隐藏方法,把一段语音作为秘密信息嵌入一段数字音频信号中,其目的是用音频信号作伪装来传递秘密的语音信息或把语音信息作为一种标记来保护音频作品。这种方法根据人类听觉系统的特点,利用小波对语音信号进行压缩,增加了数据的嵌入量。载体音频信号小波变换后,选择部分小波系数用适当的嵌入参数嵌入信息。实验表明该算法的隐蔽性好,隐藏的数据量大,对常见的信号处理操作具有较强的稳健性,符合掩蔽通信的要求。     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印隐藏算法.在该算法中,原图像的小波分解区域与水印的小波分解区域相互匹配,水印隐蔽性强,对原始图像的影响基本上察觉不出来.叠加了水印的图像在经过多种强干扰及各种信号处理的变换之后,使用该算法仍能正确检测出水印的存在.