一种适用于QAM通信系统的盲均衡算法

该文提出了一种适用于QAM通信系统的盲均衡算法。该算法克服了传统GSA,CMA等算法收敛后剩余 误差大的缺点,保持了较高的收敛速度,在均衡的同时能够自动补偿信道引起的相位误差。从计算机仿真结果可以 看出,该算法具有较好的均衡特性。     

双线性反馈神经网络的复值盲均衡算法研究

将基于双线性反馈神经网络的盲均衡算法运用到了复数系统中,推导了复数系统中网络的权值迭代公式,运用QAM信号对算法进行仿真表明,算法对于QAM信号的均衡有着较快的收敛速度和较低的误码率。     

复数Hopfield神经网络盲均衡QAM信号

为了解决复数多值信号的盲均衡问题,本文提出了基于复数Hopfield神经网络盲均衡多值信号的方法:将基于Hopfield神经网络的盲均衡算法从实数域推广到复数域.在复数域成功构造了复数Hopfield神经网络,重点针对16QAM信号进行盲均衡.并验证了此系统可以处理非统计量字符,即处理16QAM信号的Hopfield神...     

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.     

基于CD-net的相干光滤波器组多载波通信系统信道均衡方法

针对基于交错正交幅度调制的相干光滤波器组多载波(CO-FBMC-OQAM)通信系统的信道均衡问题,提出了一种基于人工神经网络(CD-net)的信道均衡方法。CD-net融合了卷积神经网络和深度神经网络的优点,能够完成CO-FBMC-OQAM通信系统的信道均衡任务。在CD-net中,卷积神经网络模块首先对接收端畸变信号进行特征提取,再由深度神经网络模块完成信号解调和信道均衡,并恢复出原始信息。数值仿真结果表明:与传统信道均衡方法相比,CD-net方法在误码率性能方面具有更大的优势,能够较好地解决CO-FBMC-OQAM系统的信道失真问题。     

两种改进的盲均衡算法

文献[1]提出了一种适用于PAM、QAM通信系统的盲均衡算法--MMA,该算法虽然克服了CMA收敛后剩余误差大和stop-and-go等算法有待定参数的缺点,但是它的收敛速度比较慢,改进算法1对MMA进行了改进,加快了算法收敛的速度.改进算法2是一种联合信道盲均衡和相位恢复算法--MCMA[2]的改进算法,改进后的算法比MCMA具有更小的剩余误差,同时在迭代过程中能够提供更准确的相位信息,来补偿信道引起的相位误差,从而更加有利于判决器进行准确的判决.两种改进算法都大大减少了使系统误符号率降为0所需的迭代次数.计算机仿真结果表明,这两种算法具有良好的均衡特性.     

针对线性群时延畸变的加权多模盲均衡算法

群时延失真是影响卫星通信系统误码性能的重要因素之一。本文分析了高速卫星信道的线性群时延模型,依此模型提出了改进的加权多模盲均衡算法(MWMMA)。该算法引入Sigmoid函数的变形形式,构造了加权幂指数随迭代误差自适应变化的函数关系,在不需要通过大量仿真实验预先确定模式转变门限值的前提下,利用迭代误差的递减实现算法从MCMA模式通过多模自适应切换为DD模式。通过对多种算法的仿真比较,得到该算法不仅能使通过群时延信道的16QAM信号收敛集中,而且具有更小的稳态剩余码间干扰;同时,基于该算法对64QAM和256QAM传输信号的均衡仿真结果,验证了该算法对高阶QAM信号的均衡具有一定的适用性。      

空间激光通信中变步长CMA-LMS均衡算法

针对空间激光通信中无线光信号传输过程的串扰以及噪声问题,提出一种结合恒模算法(CMA)和最小均方(LMS)算法的两级级联变步长自适应均衡算法——CMA-LMS均衡算法,使步长因子的大小在一定范围与理论呈非线性关系。利用理论数据和步长因子的乘积对算法变量进行更新,实现信道的非线性自适应均衡。实验结果表明:CMA-LMS均衡算法能够提高系统的性能;在16阶正交幅度调制(16QAM)下,CMA-LMS均衡算法能够有效抑制系统的噪声和串扰问题。     

基于空间分集的判决反馈结构联合盲均衡算法

以QAM信号为对象,研究提高信号盲自适应均衡性能的算法,该算法利用联合MCMA+DD的误差函数并结合分集合并技术运用到非线性结构的判决反馈均衡器中,形成一种混合盲算法来均衡QAM信号.混合算法中同时利用两误差函数对系数进行更新以提高QAM信号的均衡适应能力,利用空间分集减少衰落的影响和利用非线性结构适应频响起伏大的信道.从仿真结果看,与其他算法相比,该混合算法加快了收敛速度,减小了稳态误差,并且纠正了相位旋转,有效性得到验证.     

自适应复信道均衡的一种新的神经网络方法

近年来,神经网络已经广泛地应用到许多信号处理问题中.自适应信道均衡是数字通信系统中的一个重要问题.在本文中我们提出一种基于复数赫布类型算法的自适应信道均衡器.计算机模拟表明,无论在线性还是非线性信道中,所提出的均衡器均表现出良好的性能,这为自适应复信道均衡提供了一种新的方法.