最小Rayleigh熵恒模信号分离算法

提出了一种最小Rayleigh熵恒模信号分离算法(MRE-AOCMSS)。该算法通过对代价函数作适当的变换, 得到新的协方差矩阵,然后构造出协方差矩阵的Rayleigh熵,再通过最小化Rayleigh熵得到用以恢复恒模信号的最佳权矢量。该算法能够准确地分离出期望信号并抑制掉干扰,从而有效地克服了常规恒模算法(CMA)对同信道干扰(CCI)功率大于信号功率的情况敏感这一缺点。计算机仿真结果说明了该算法的有效性。     

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。      

线性约束差分恒模算法

线性约束恒模算法(LCCM)能解决恒模算法(CMA)中存在的干扰捕获问题,但该算法需要将目标模值σ作为一个参数包含在代价函数中进行优化,因而收敛速度较慢.为克服这一缺点,本文提出了一种线性约束差分恒模算法(LCDCM),它可有效避免对最优σ值的搜索.在单干扰源的情况下,该算法的收敛速度和干扰抑制度均优于σ初始值设置不合适的LCCM算法;存在多个干扰源时,即使对LCCM算法的σ初始值进行最优设置,其对独立干扰源的收敛性能也不如LCDCM算法.     

基于二次型约束的鲁棒最小二乘恒模算法

阵列指向性偏差会导致线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)的性能急剧下降,为此提出了一种基于二次型约束的鲁棒LSCMA算法。该算法通过对期望信号波达方向附近小区域内的方向向量的误差模值进行约束来构造一种新的代价函数,并在此函数下迭代更新权重向量,以提高算法的鲁棒性。该算法收敛速度快,稳态性能好,能够有效地解决干扰捕获问题,对阵列指向性偏差具有很强的鲁棒性,从而改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。仿真结果表明:与线性约束最小二乘恒模算法相比,所提鲁棒算法提高了输出性能,降低了计算量,易于实时实现,且能适应实际复杂的通信环境。     

一种改进的恒模多目标盲波束形成算法研究

提出了一种改进的CMA多目标盲波束形成算法。该方法在最小二乘恒模算法的基础上，通过对一种新的代价函数的最小化，来盲估计波束形成器的权矢量，从而以小于最小二乘恒模的计算量完成对多目标的分离与定向，同时，为防止强干扰造成目标的错误锁定，利用梯度恒模对步长因子的敏感性，选择适当步长因子进行预处理，消除强干扰的影响。仿真实验验证了算法的正确性和有效性。     

适用于非常模信号的常数模新算法

常数模算法在对非常模信号进行均衡时,稳态均方误差无法收敛至零.对常数模算法中的代价函数进行修正,该代价函数能将非常模信号的多个幅度模值变换成单一幅度模值,从而使新算法的稳态均方误差为零.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.     

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.     

快速QAM信号多模盲均衡算法

该文提出一种改进的QAM信号的多模盲均衡算法,其利用发送信号的实部(或虚部)信息构造代价函数.并且,提出了通过共轭梯度算法得到均衡器最优权的算法,该算法具有二次收敛性,与传统恒模算法和多模算法相比较,有非常快的收敛速度和非常少的计算量,并且均衡效果相当.最后,通过误码率和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

盲恒模多用户检测算法的实现和性能优化

介绍了盲恒模多用户检测算法的实现方法,并针对恒模算法代价函数的特性对该算法进行了优化,在检测之前加入了预白化处理,使接收信号呈现高斯信号的特性,改善了收敛条件。仿真实验表明,与非白化处理的效果相比,预白化处理后的盲算法具有更好的性能,抗远近效应问题效果更明显,收敛速度也明显增加,更适合于实际应用。     

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。     

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.     

Fuzzy step size least mean square algorithm tuned linearly constrained constant modulus algorithm for multi‐carrier code division multiple access blind multiuser detector

Adaptive fuzzy logic step size least mean square algorithm (FLCLMS) tuning unit is designed to adjust the step size of the linear constrained constant modulus algorithm for blind multiuser detection (MUD) in multi‐carrier code division multiple access (MC‐CDMA) systems is presented. In wireless communications system, the conventional constant modulus algorithm for blind MUD has some disadvantages such as slow convergence speed and phase rotation. To overcome these shortages, a modified constant modulus algorithm was developed for blind multiuser detector. On the basis of the deterministic behavior of the FLCLMS algorithm, it has also proposed simplification over the cost function calculation, obtaining more efficient algorithm and creating new perspective for the MUD implementation. The proposed algorithm ensures the algorithm convergence to the desired user and suppresses the multiple access interference in this cost function. Thus, the performance of the system is improved. The computational experiments show that the proposed FLCLMS not only can find optimal or closed‐to‐optimal solutions but also can obtain the low computation complexity both better and more robust results than existing algorithm reported recently in the literature. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种新型变步长CMA盲均衡算法

针对传统固定步长CMA盲均衡算法中收敛速度和剩余误差这对矛盾,提出了一种新型变步长恒模盲均衡算法,即由瑞利分布函数实施对其步长的调节,通过调整该步长公式中的两个参数以加快收敛速度和减小剩余误差,并且在此基础上对该算法进行了改进。用4QAM信号,通过典型电话信道对固定步长的CMA算法,基于瑞利步长的CMA和改进后的CMA算法进行计算机仿真。通过对仿真出的算法收敛曲线以及输出星座图进行分析,最终得出在瑞利步长算法的基础上改进后的CMA算法克服了前两种算法的缺点,即具有收敛速度更快,剩余误差更小的优点。     

On the convexity of the LCCM cost function for DS-CDMA blind multiuser detection

The linearly constrained constant modulus algorithm (LCCMA) applied to blind DS-CDMA multiuser detection was widely considered in the last few years. In some papers, global convergence of the linearly constrained constant modulus (LCCM) algorithm was incorrectly claimed, after which corrections were published by other authors (see the Introduction section for references). In this letter, analysis of the LCCM criterion is extended to prove convexity of the LCCM cost function between any point and the global minimum, subject to certain conditions, by using the definition of a continuous convex function.     

基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法

针对时间分集分数间隔判决反馈盲均衡算法(TD)计算量大、收敛速度慢的缺点,该文提出了一种基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法。该算法直接把定义的样条函数Renyi熵作为代价函数用于TD的权向量更新,利用分数间隔获得更详细的信道信息;由正交小波变换降低输入信号的自相关性,以加快收敛速度;利用时间分集和判决反馈结构来降低多径衰落对通信质量的影响。水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的有效性。     

瑞利衰落电离层信道的自适应盲均衡

研究通过具有加性高斯白噪声的瑞利慢衰落电离层信道的恒模盲均衡技术。著名的恒模算法(CMA)是一种重要的盲信道均衡方法。但是，普通恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足。采用一种修正恒模算法(MCMA)，该算法使修正的误差函数最小并且自适应学习率由接收序列即时调整。两种算法用8—PSK信号进行了盲均衡比较，模拟结果显示修正恒模算法比普通恒模算法的收敛速度快，符号间干扰(ISI)小，另外该算法均衡器输出具有既无相位旋转也无延迟等优点。