基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法研究

在均衡具有深谱零点的稀疏水声信道时,针对波特间隔判决反馈盲均衡器权系数长、收敛速度慢、均方误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法.该算法前馈滤波器采用4路子信道系统模型,用常数模误差函数对均衡器权系数进行调整,综合了分数间隔均衡器和判决反馈均衡器的优点,均衡器权长只要大于或等于信道长度就能完全均衡信道,该算法收敛速度比波特间隔判决反馈盲均衡算法(BSDFE)与T/4分数间隔盲均衡算法(T/4FSE)快、均方误差比BSDFE与T/4FSE小,且计算量不变,有利于信息的实时恢复.深谱零点稀疏水声信道盲均衡的仿真结果,进一步验证了该算法的性能.     

基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法

针对常模算法(CMA)对非常模高阶QAM信号均衡后收敛速度慢,稳态均方误差大的缺点,以T/4分数间隔均衡器为例,提出一种基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CCF),该算法将常模的代价函数用构造的余弦代价函数来替代,新算法摆脱了常数模算法对统计模值R的依赖,最后对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明,该算法对高阶QAM信号不仅提高了收敛速度而且降低了稳态均方误差。     

一种改进的多模盲均衡算法

阐述了用于盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对修正恒模算法、多模算法和修正多模算法进行了分析。与恒模算法相比,多模算法具有较小的剩余误差和码间干扰。修正恒模算法和修正多模算法则克服了相位偏移。针对修正多模算法存在的收敛速度慢的问题,在其误差函数的基础上给出了一种改进的多模算法。仿真结果表明,改进算法收敛速度快,剩余误差小而且能克服相位偏移,具有很好的实用性。     

一种改进的分数间隔常数模盲均衡算法

研究优化水声通信效果问题,改善水声信道性能,传统常数模盲均衡算法(CMA)的稳健性差,剩余均方误差大。为解决上述问题,提出了一种改进的分数间隔常数模盲均衡算法。新算法采用T/2分数间隔均衡器,针对水声通信中信噪比较低的特点,设计了一个新的误差函数,取代原算法中的误差函数。采用浅海水声信道对改进算法进行了计算机仿真,结果表明:改进算法在低信噪比条件下性能稳健,稳态误差低于常数模算法和分数间隔常数模算法,且具有较快的收敛速度。改进算法适用于信噪比较低的浅海水声信道。     

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。     

一种分数间隔判决反馈盲均衡算法的研究

在无线通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰(ISI),必须进行信道均衡.收敛速度和剩余码间干扰是衡量盲均衡算法性能优劣的重要指标,根据超指数迭代算法收敛速度快的特点,提出了一种基于分数间隔超指数迭代判决反馈盲均衡算法.同时,引入了二阶数字锁相环(DPLL2)技术以纠正载波相位旋转,并对算法的性能进行了计算机仿真.仿真结果表明,相对于传统的波特间隔常模判决反馈均衡算法(BSCMA-DFE)获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,纠正了载波相位旋转,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值.     

基于输出解相关的分数间隔直接盲均衡算法

提出一种基于输出解相关的分数间隔直接盲均衡算法.该算法基于过采样接收信号或多传感器接收信号产生的分数间隔单输入多输出线性信道模型,利用均衡器输出的解相关特性和二阶统计量来直接估计均衡器,不需要预先估计信道冲激响应,可直接估计任意延迟的均衡器系数.该算法与传统的基于二阶矩的两步均衡算法相比,计算简单,精度高.仿真结果表明,该算法具有很好的均衡效果.     

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...     

基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法

为了提高加权多模算法的盲均衡性能,提出基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法。新算法构造了均方误差和加权因子的非线性函数关系,提高了收敛速度,增强了算法对不同信噪比的适应能力。在算法收敛过程中,加权因子的值随着均方误差的减小逐渐增大,从而动态地调整算法的模值,使得误差模型越来越精确地匹配信号星座图,达到降低稳态均方误差的目的。理论分析和仿真结果表明,提出的算法降低了稳态均方误差,提高了收敛速度。     

基于余弦代价函数T/4分数间隔盲均衡算法—Simulink仿真

在对T/4-FSE-CMA算法研究分析的基础上,针对非常模QAM信号,提出了一种基于余弦代价函数T/4分数间隔盲均衡算法（T/4-FSE-CCF）。该算法将CMA的代价函数用构造的余弦代价函数来替代;新算法摆脱了CMA对统计模值[R]的依赖,且均衡器理想均衡时该算法的的稳态均方误差（Mean Square Error,MSE）为零。通过MAT-LAB的[M]文件对T/4-FSE-CCF的性能进行验证,在获得算法最佳性能时的参数值后,进一步由这些参数搭建了T/4-FSE-CCF的Simulink仿真模型。     

双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。     

基于数据重构的宽带相干源MVDR算法

研究了基于数据重构的宽带相干源最小方差无畸变响应（MVDR）算法, 以采样定理为基础, 将同一时刻不同阵元的输出看做是连续线列阵的采样, 将时域的数据重构方法引入空间的阵元域数据, 从而实现宽带相干源的方位估计, 并提出了一种聚焦误差求取方法, 用于分析宽带相干源MVDR算法的性能。计算机仿真了FFT插值法和数据重构法的方位估计结果, 表明对于宽带MVDR算法, 数据重构方法比起FFT插值法具有更好的分辨概率和更低的均方根误差。     

基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法

为了进一步提高指数型变步长常数模算法收敛速度,在分析误差信号自相关性的基础上,利用多延迟误差信号的自相关函数来控制步长,提出一种基于指数型多延迟误差信号自相关的变步长常模算法。该算法与无延迟及单位延迟相比,多延迟误差信号的自相关函数可以为训练轨迹提供简单且更为准确的信息,使得算法的收敛速度更快,同时使收敛过程更加平滑稳定。水声信道仿真实验进一步说明了该算法在收敛速度上的优越性。