基于粒子滤波器的盲辨识和盲均衡新方法

提出了一种新的基于粒子滤波器的盲辨识及盲均衡算法。在对信道进行辨识时，通过对信道均值的采样来代替对真实信道的采样，避免了对信道的后验密度进行采样，从而降低了算法的复杂度。算法还采用先验密度作为重要性函数，以便于对重要性函数进行采样。仿真结果表明，该算法收敛速度快，所需的数据量少，在信噪比较低时也能完成对信道的盲辨识和盲均衡。     

基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法

现有盲均衡算法大多采用先辨识信道、再进行均衡的方法,但信道阶数的估计是一个难点。将高阶归一化累积量用于盲均衡,提出一种基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法。该算法不需要辨识信道和估计信道阶数,只对接收信号的六二阶归一化累积量进行优化。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于盲源分离的水声信道盲均衡处理方法

提出了一种基于盲源分离的水声信道讯均衡处理方法,通过对接收信号过采样构成源信号,采用了基于信息最大化原理(Infomax)在线分离算法进行了水声信道的盲均衡,并研究了时变水声信道条件下算法的均衡情况,仿真实验结果表明,该处理方法对多径水声信道具有较好的均衡效果,同时不受最小相位的条件限制。     

5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡算法

传统5G多载波通信中信道估计干扰抑制算法存在着均衡性能较差的问题,表现为误码元数与误码率偏高,因此文章提出5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡算法。该算法首先对干扰项进行过采样处理,引入预处理矩阵以减小模损失的影响,对信道估计干扰进行均衡抑制。仿真实验结果表明,在信噪比相同的情况下,5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡算法的误码元数比两种传统算法分别低了161、192,其误码率分别低了24%、31%,均衡性能较好。     

直接盲MMSE均衡算法在散射通信中的仿真研究

多径效应造成的符号间干扰是大容量散射传输所遇到的首要问题.根据文献中提出的基于二阶循环统计量的直接盲均衡算法,依据最小均方误差准则,对接收到的信号进行过采样,构造了一个线性的分数间隔均衡器,并用它来均衡对流层散射信道,获得了较好的均衡效果.由于该算法不经过信道盲辨识而直接均衡信道,因此受信道阶教误差的影响较小,且该算法与传统的基于二阶矩的两步均衡算法相比,具有计算简单,精度高的特点.     

基于粒子滤波的Turbo盲均衡

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计的算法,在信道盲辨识和盲均衡问题上具有快收敛、抗深衰信道等优势。Turbo盲均衡在低信噪比条件下有较好的误码性能。为了在深衰信道下使通信具有良好的误码性能,对粒子滤波盲均衡算法进行改进,改进算法的重要性采样函数利用了粒子的先验信息,得到一种软输入软输出的粒子滤波盲均衡算法。依据Turbo盲均衡的框架结构实现了一种基于粒子滤波的Turbo盲均衡算法,该算法利用信道编码带来的编码增益,提高了均衡和信道辨识的性能。仿真结果表明相比粒子滤波盲均衡算法本文提出算法的误码率性能提高1dB左右,误帧率性能则提高了3dB以上,经分析可知在信道系数估计较为准确的条件下,系统数据帧几乎没有误码。      

稳定水声通信判决反馈盲均衡算法研究

水声信道环境恶劣,尤其是多径效应常会造成水声通信系统同步位置发生偏移,对均衡算法造成严重影响。从提高均衡算法稳健性的角度出发,在稳定性较高的归一化常数模算法基础上,借助早迟积分比相原理完成对采样位置的跟踪,并结合判决正方形方法提出一种归一化修正常模盲均衡算法。仿真结果表明,这种基于判决正方形的归一化修正常模盲均衡算法具有更好的收敛能力与稳定性,具有较强的抗干扰能力,能保证水声通信高效运行。     

稳定水声通信判决反馈盲均衡算法研究

水声信道环境恶劣,尤其是多径效应常会造成水声通信系统同步位置发生偏移,对均衡算法造成严重影响。从提高均衡算法稳健性的角度出发。在稳定性较高的归一化常数模算法基础上,借助早迟积分比相原理完成对采样位置的跟踪,并结合判决正方形方法提出一种归一化修正常模盲均衡算法。仿真结果表明．这种基于判决正方形的归一化修正常模盲均衡算法具有更好的收敛能力与稳定性,具有较强的抗干扰能力,能保证水声通信高效运行。     

非线性信道均衡不动点算法

针对PSK调制方式下的非线性信道提出一种新的非线性均衡算法。采用Volterra级数序列来建立非线性信道模型,对于这样的信道,均衡问题就可看作一个截短映射的不动点问题,它利用迭代的方式来消除信道中的非线性畸变。这种算法易于实现,只需要增加额外的处理单元而不改变信道模型的结构。用计算机仿真来实现采用该算法的均衡器可以有效地消除线性和非线性码间串扰。     

基于DFT的信道及噪声估计算法分析

研究基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的单载波频域均衡信道估计算法,分析了离散采样信道模型,将信道分为采样间隔和非采样间隔。采样间隔信道下,在循环前缀内进行阀值处理,同时估计出噪声方差;非采样间隔信道下,提出一种基于DFT的能量增长率估计算法,自适应地选择保留路径。仿真结果表明,基于DFT的信道估计算法可以有效地去除噪声的影响,提升均方误差及误码率性能。     

Blind Equalization Based on Data Reuse and Reliability Labeling

In the absence of a training sequence, blind equalization algorithm usually takes thousands or even tens of thousands symbols to converge, which is especially evident when the channel is severely distorted. When the short data is required to achieve equalization, the current blind equalization algorithms will be difficult to converge. This letter presents a short data reuse blind equalization algorithm based on reliability labeling. If the output symbol corresponding to the same input is labeled twice with reliability during the process of the current and last data reuse, the algorithm will switches to the decision-directed model automatically. At the same time the letter gives a simple way for model switching by a look-up table. Simulations show that the proposed algorithm performs better compared with Modified Constant Modulus Algorithm with long data.

     

正反向数据重用短突发信号CMA盲均衡

提出一种适用于短突发信号的CMA盲均衡算法.算法基于正反向数据重用思想,使得CMA盲均衡算法在计算复杂度基本不变的情况下,只需利用几百个甚至几十个符号就可达到收敛,极大提高了收敛速率.文中详细描述了算法的数学表达,并对其性能进行了分析.仿真数据表明,该算法对于短突发信号的盲均衡确实具有较高的实用价值.     

适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法

该文提出了一种加权多模盲均衡算法。该算法结合了多模盲均衡算法和判决引导算法的各自优势,利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。在均衡器系数迭代过程中,加权项不仅随着判决符号自适应地改变,还可以根据MSE估计值作更精确地调整。理论分析和仿真结果表明,与多模盲均衡算法等其它算法相比,该文提出的算法在同等条件下可以获得更快的收敛速度和更低的稳态收敛残差,更适用于高阶QAM信号。     

基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法

为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT- CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。     

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。     

一种联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法

该文提出了用于MC DS-CDMA系统中的两种SDCMA(最陡下降常模算法)盲检测方法,一种是SDCMA盲均衡算法,在此基础上,提出了另一种联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法。同时还将这两种算法与基于子空间的MMSE(最小均方误差)盲检测算法进行比较。仿真结果表明,这两种SDCMA算法的BER(误比特率)性能均优于子空间法,而且联合均衡和多用户检测的SDCMA盲算法利用同时对均衡权值向量和多用户检测器向量进行自适应更新,能较大程度地改善系统性能,是这3种盲算法中性能最佳的一个。     

几种盲均衡算法的比较及仿真研究

以新兴的盲均衡技术为理论基础,一些盲均衡算法相继提出。本文以高阶的QAM信号作为输入信号,针对常模算法、多模算法、加权多模算法存在的缺陷,最终引入一种性能优越的加入动量项的加权多模算法。通过计算机的仿真实验首次对这些算法进行依次比较,所得实验结果表明加入动量项的加权多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明显优于前面几种算法,它具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,因此具有实用价值。     

基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法

为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法(MHGA-WT-CMA)。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一次混合遗传优化,满足停止准则后输出最优权向量。这样可以结合二者的长处,使得算法既能较快收敛,又能在全局范围内得到最优权向量。计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、均方误差小、能搜索到全局最优解等特点。     

基于回声状态网络的卫星信道在线盲均衡算法

针对非线性卫星信道,该文提出了两种基于回声状态网络(ESN)的在线盲均衡算法。利用ESN良好的非线性逼近能力,将发送信号的高阶统计量(HOS)代入ESN,结合常模算法(CMA)和多模算法(MMA)构造盲均衡的代价函数,并采用递归最小二乘(RLS)算法对ESN输出权值进行迭代寻优,实现了Volterra卫星信道下常模和多模信号的在线盲均衡。实验表明,该文算法可以有效降低非线性信道对发送信号产生的畸变,相较于传统的Volterra滤波方法,有更快的收敛速度和更低的均方误差值。