变速率部分更新盲均衡算法

对于长抽头系数自适应算法,基于最大化自适应滤波器系数误差向量原则的变速率部分更新算法,能够在大幅度降低算法实现复杂度的同时,解决部分更新算法收敛速度慢的问题。但是,该变速率算法仅适用于LMS结构,对于具有非线性代价函数的部分更新自适应盲均衡算法并不适用。基于同样的最优化思想,通过替换步长计算表达式中的部分统计量,提出了能够适合于部分更新多模盲均衡算法(MMA)的确定性变步长控制算法,并通过递归的方式计算步长值,简化了实现过程。对固定信道和时变信道的数值仿真结果表明,新算法相比传统基于收敛误差的经验性变步长算法具有更快的收敛速度和更好的跟踪性能,有效解决了部分更新自适应盲均衡算法的确定性变速率控制问题,提升了算法的收敛速度和跟踪性能。     

非收尾Turbo码交织器的识别方法

提出了一种对非归零Turbo码交织器的识别方法。二元域上某类有理式的级数展开具有周期性,从而可知,在同一个周期点上,来自信息序列上2个比特与相应交织位上的2个比特之和为0,进而可得到一种识别方法：第1步恢复出2个交织位置,此后每步恢复1个位置。根据周期长度的不同,算法被分成若干条并行链路,链路数即为周期长度。     

高误码率下Turbo码交织器的恢复方法

该文提出了一种针对高误码条件下Turbo码交织器的恢复方法,应用于码率为1/3的并行级联Turbo码。信道编码识别是非合作信号处理领域的重要内容,Turbo码交织器的恢复是其中的一个难点。现有的识别方法可以有效地处理无误码时的问题,而实际通信中Turbo码经常应用于信道质量较差的情况,此时误码率会较高,且码长较长,这些方法将失效。利用校验向量的特征,可将交织器的每个位置分离开来,单独求解,使得交织器中每个位置的恢复仅依赖于几个相关的位置,避免了误码累加效应,从而解决了在高误码率,长码长时的识别问题,其复杂度较低。在仿真结果中,对典型的长度达10000的随机交织器,接收序列10%误码率的情况下,实现了正确的恢复。     

准PR调节下三相并网逆变器的分岔现象分析

分析了准比例谐振(PR)调节下三相LCL型并网逆变器的分岔现象。在两相静止坐标系下建立了其在正弦脉宽调制时的离散数学模型,对其在快时间尺度上的非线性行为进行了分析。通过分岔图法、Jacobian矩阵法等对其在不同参数下的稳定边界进行了预测,得出三相逆变电路的稳定运行域,并通过Matlab/Simulink仿真验证了理论分析的正确性。所得出的相关结论为准PR调节下的三相并网逆变电路的分析、设计和调试提供了参考。     

误码条件下BCH码的盲识别方法

针对误码条件下的BCH码盲识别问题,提出了一种低复杂度的算法。现有的对BCH码的识别方法多采用通用的线性分组码识别方法,不能同时适用于码长较长、误码率较高时的情况。该算法基于BCH码是汉明码的子空间,通过汉明码的校验矩阵校验BCH码。识别内容包括码长、码字起点和生成多项式。仿真结果表明:对码长为1023的BCH码,在误码率0.5%的条件下,仍能正确识别。     

部分更新块LMS均衡算法分析及应用

采用部分更新最小均方(LMS)算法和重叠保留的块信号频域处理结构,针对现场可编程门阵列(FPGA)的硬件实现平台,提出了时频混合部分更新块LMS和周期性块部分更新LMS均衡算法结构。2种新结构均能有效降低均衡算法的实现复杂度。步长收敛条件分析和数值仿真结果表明,新结构能够在适当调整更新步长的情况下,有效跟踪缓变信道的变化,实现与完整块LMS算法相当的性能,能够有效解决高速数据传输中的均衡复杂度过高的问题。