基于二阶、四阶矩的QAM系统盲均衡准则

本文研究了QAM系统的盲均衡问题,提出了一个基于二阶、四阶矩的统计量匹配盲均衡准则,并由此导出了一种新的盲均衡算法,从而也加深了对盲均衡的理论认识。     

基于二阶,四阶矩的QAM系统盲均衡准则

本文研究了ＱＡＭ系统的盲均衡问题，提出了一个基于二阶、四阶矩的统计量匹配盲均衡准则，并由此导出了一种新的盲均衡算法，从而也加深了对盲均衡的理论认识。     

基于循环平稳盲均衡算法的研究

传统的盲均衡技术是在假设接收信号是平稳信号的基础上进行均衡,但实际的通信信号具有循环平衡性。针对此介绍了基于循环平稳盲均衡算法的概念,阐述了基于循环平稳盲均衡算法的原理,分析了基于循环平稳盲均衡算法的特点,并对基于循环平稳盲均衡算法进行了展望。     

通信中的盲均衡技术

影响通信质量的码间干扰需要均衡技术来解决,盲均衡优于传统自适应均衡之处在于其不需要用训练序列,并且通信中断后能自动恢复正常工作。着重介绍了盲均衡技术的原理及其算法发展过程,并结合盲均衡技术的最新研究进展,指出了以后的研究方向。盲均衡的实际应用对于提高通信质量具有十分重要的意义,如何将新理论应用于盲均衡技术,寻找适合实际系统应用的盲均衡算法是今后的重要任务。     

一种适用于MPSK调制的混合型盲均衡算法

提出了一种特别适用于ＭＰＳＫ信号的混合型盲均衡算法，理论分析和计算机模拟表明，这种混合型盲均衡算法的收敛性能与Ｇｏｄａｒｄ类盲均衡算法的收敛性能相同，而误码性能优于Ｇｏｄａｒｄ类盲均衡算法，并接近系统ＬＭＳ均衡算法的性能，是一种具有实用价值的盲均衡算法。     

基于遗传算法的盲信道均衡

盲均衡技术能够仅利用接收信号的统计特性对信道特性进行均衡,克服了传统自适应均衡技术需要训练序列、降低系统有效信息传输率的缺陷,成为目前的研究热点。本文简单介绍了通信中的盲均衡技术,并针对一个简单的信道模型给出了基于遗传算法的盲均衡算法。仿真结果表明,多次迭代的盲均衡的均值能够很好地代表未知信道的性能。     

无线通信中的恒模类盲均衡算法研究

在无线通信系统中，码间干扰（ISI）是影响通信质量的重要因素。盲均衡技术不需要发送导频序列便能自适应调节均衡器抽头系数，能够有效去除ISI。文中介绍了盲均衡技术原理，重点研究了恒模类盲均衡算法，通过对恒模算法（CMA）和改进的CMA算法（包括MMA算法和双模式盲均衡算法）的迭代公式分析，得出了恒模类盲均衡算法的性能。计算机仿真表明恒模类盲均衡算法在无线通信中具有良好的均衡性能。     

一种变步长短波信道盲均衡算法

通过对短波通信中的自适应均衡(Adaptive Equalization)和盲均衡(Blind Equalization)技术进行比较研究,分析了自适应均衡和盲均衡中各种均衡算法的适用条件和优缺点,重点研究分析了盲均衡算法,并针对盲均衡算法进行改进,提出了将盲均衡算法与变步长思想结合起来,解决了收敛速度与收敛精度(均方剩余误差)的矛盾。用MATLAB对算法进行仿真,对仿真结果进行分析比较并得出结论,验证此改进算法的有效性。     

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。      

盲均衡技术的研究及发展

盲均衡技术是一种新兴的均衡技术,不需要发送训练序列就能在接收端恢复出发送序列。本文着重介绍了盲均衡技术的原理及其算法,并对盲均衡技术的新研究进行了展望。盲均衡技术能有效地克服码间干扰,对于提高通信质量具有十分重要的意义。     

适用于MPSK调制的盲均衡技术

本文提出了适用于MPSK调制的盲均衡算法及其改进形式变步长盲均衡算法。计算机模拟表明,这种均衡算法及其改进形式均具有良好的收敛特性,可保证通信系统连续工作而无需周期训练。但其误码性能略差于传统的LMS均衡算法。     

Dual-mode type algorithms for blind equalization

Adaptive channel equalization accomplished without resorting to a training sequence is known as blind equalization. The Godard algorithm and the generalized Sato algorithm are two widely referenced algorithms for blind equalization of a QAM system. These algorithms exhibit very slow convergence rates when compared to algorithms employed in conventional data-aided equalization schemes. In order to speed up the convergence process, these algorithms may be switched over to a decision-directed equalization scheme once the error level is reasonably low. The authors present a scheme which is capable of operating in two modes: blind equalization mode and a mode similar to the decision-directed equalization mode. In this proposed scheme, the dominant mode of operation changes from the blind equalization mode at higher error levels to the mode similar to the decision-directed equalization mode at lower error levels. Manual switch-over to the decision-directed mode from the blind equalization mode, or vice-versa, is not necessary since transitions between the two modes take place smoothly and automatically     

基于隐马尔科夫模型的CPM信号盲Turbo均衡算法

针对高阶连续相位调制信号(CPM)盲均衡中存在的均衡性能较差以及不容易收敛等问题,从隐马尔科夫模型(HMM)的角度出发,建立一种新的EM-SOVA信道盲均衡方法,并结合Turbo均衡思想,提出了一种适用于高阶CPM信号的盲Turbo均衡算法。该算法通过将SOVA内嵌到EM算法的迭代过程中,有效改善了信道均衡效果,同时使用Turbo均衡的软信息迭代处理来进一步提高低信噪比条件下系统性能。理论分析和仿真结果表明,所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。     

l0-范数约束的稀疏多径信道分数间隔双模式盲均衡算法

针对深衰落稀疏多径信道下多进制相移键控（Multiple Phase Shift Keying,MPSK）信号的盲均衡问题,提出了一种l₀-范数约束的分数间隔稀疏自适应双模式盲均衡算法.该算法借鉴传统的分数间隔双模式盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l₀-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l₀-范数约束的分数间隔双模式最小均方误差代价函数,然后依据梯度下降法推导出盲均衡器抽头系数更新公式,并对迭代步长进行归一化和比例系数化.理论分析和仿真实验表明,与基于门限稀疏化的盲均衡算法、基于分数阶范数的盲均衡算法及分数间隔双模式盲均衡算法相比,本文所提算法在保证较快收敛速度的前提下,能有效降低剩余符号间干扰.本文设计的盲均衡算法为水声通信系统中接收方恢复出发送信号,提供了一种快速有效的方法.     

Blind identification and equalization based on second-orderstatistics: a time domain approach

A new blind channel identification and equalization method is proposed that exploits the cyclostationarity of oversampled communication signals to achieve identification and equalization of possibly nonminimum phase (multipath) channels without using training signals. Unlike most adaptive blind equalization methods for which the convergence properties are often problematic, the channel estimation algorithm proposed here is asymptotically ex-set. Moreover, since it is based on second-order statistics, the new approach may achieve equalization with fewer symbols than most techniques based only on higher-order statistics. Simulations have demonstrated promising performance of the proposed algorithm for the blind equalization of a three-ray multipath channel