时变信道的盲均衡

本文把求解接收信号相关矩阵和自适应盲均衡代价函数法结合起来，提出了一种适合时变信道的盲均衡新算法．计算机模拟表明：本文的方法提高了盲均衡的收敛速度，且均衡器在时变HF短波信道上发散时，能在200～300点之内把均衡器恢复到正常工作状态．     

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。     

SIMO信道组合优化递推序列检测算法

传统的盲均衡算法主要基于高阶统计量(HOS)法或信道输出过采样的二阶统计量(SOS)算法，而这些算法不能实际应用于时变环境。与现有的自适应均衡LMS算法、RLS算法不同。提出了一种基于有限字符集信息的组合递推算法，实现单输入多输出(SIMO)信道盲序列检测。仿真表明：该算法具有较快的收敛速度和较低的稳态误码。     

一种抵抗水声信道多途干扰的新的盲均衡算法

由于在时变水声信道中会产生随机相位失真，CMA算法的误码性能严重下降。在双模式盲均衡算法的基础上，提出了一种适用于水声信道的新的盲均衡算法——NCMA算法。计算机仿真结果表明，在时变水声信道中，该算法性能优于双模式算法，能够达到对信号相位失真的恢复，并且收敛性能优于双模式算法。     

盲检测的递推算法

在ε均衡概念基础上，提出了对含公零点SIMO(单输入多输出)信道的盲均衡算法。该算法充分利用发送符号属于有限字符集的先验知识，先用ε算法盲检测少量发送序列，然后再用递推算法恢复出发送信号。仿真结果表明：不管信道是否包含公零点，文中提出的算法性能都明显地优于基于二阶统计量的其它经典算法，并且算法还可适用于时变信道。     

对CDMA时变色散信道基于离散正则模型的盲辨识方法

本文通过将扩展函数在时延扩展域和Ｄｏｐｐｌｅｒ扩展域进行采样，得到了ＣＤＭＡ时变色散信迢的离散正则模型，此模型适宜于采用二阶统计量方法对ＣＤＭＡ时变色散系统进行盲信号处理。文章同时给出了一种对正则采样值的子空间盲辨识算法。与基于基展开模型处理时变信道的方法不同的是，这种基于离散正则模型的盲辨识方法不需借助高阶统计量估计信道的指数基频率，也不必假设相邻符号间的时延变化呈线性关系，而且赋予了基展开坐标明确的物理意义。文章通过仿真验证了算法的有效性。     

一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制识别问题,该文提出了一种基于信道盲辨识和盲均衡的调制识别算法。算法首先进行信道阶数精确估计,然后以矩阵外积分解为基础,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡的稳定性,最后,对均衡后的星座图进行多级减法聚类,得到信号的调制方式。与现有算法相比,算法结构简单,所需数据量小,适用范围广,实用性强。仿真结果证明了算法的有效性。     

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。      

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。     

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。     

Blind Signal Processing： I -Fundamental Concepts

This is the Part I of a sequence of articles on Blind Signal Processing. Blind Signal Processing is an emerging area of research. Mathematically speaking, from the relation x = As, it is a problem of determining both A and s from x. A unique feature of this problem is the characterization of its indeterminacy, and find conditions so that the solution of the above equation is “unique“. Three main branches will be discussed in later articles: Blind Signals Separation, Blind Channel Identification, and Blind Identification of Medium with Multiple-Layer Structure.     

Subspace based blind identification of LTI FIR MIMO systems and equalization of finite memory SIMO Volterra systems

In this paper a novel algorithm based on subspace projections is developed for the blind kernel identification of LTI FIR multiple input multiple output (MIMO) systems, as well as blind equalization of finite memory SIMO Volterra systems. In addition, for Volterra systems, the algorithm computes the memory lengths of the nonlinearities involved. Simulations in the context of blind channel equalization and identification demonstrate good performance in comparison to existing schemes.     

联合利用两种不同性质循环平稳的盲辨识盲均衡

针对SISO FIR信道,该文提出了一种盲辨识和盲均衡的方案,它可以联合利用调制引入循环平稳和过抽样引入循环平稳这两种不同性质的循环平稳。该方法的好处是发射端和接收端只需要一个天线,并且可以抑制较强的干扰。仿真结果验证了算法的有效性。     

盲图像恢复中的二维盲均衡研究

数字图像在传输过程中,由于受到二维信道的点扩展函数(PSF)的影响,会产生图像模糊问题。在对图像进行恢复时,需要消除PSF的影响,在许多实际应用中PSF的特性未知,此时图像的恢复就是盲图像恢复。该文提出了一种应用于盲图像恢复的二维盲均衡迭代算法,该算法是通信领域中应用的EVA盲均衡算法的一种二维扩展。仿真结果表明,该算法具有信噪比增益高、收敛速度快等特点,有较为广泛的应用前景。     

BSP： Ⅱ-Blind Signals Separation

The Problem of blind signal separation and a simple algorithm is presented. The purpose of this paper is for the introduction to the structure of this problem, and using the simple algorithm to demomstrate the ideas behind the solution of this problem. It is not the intention for a tutorial review of this subject.     

On Jacobi-type methods for blind equalization of paraunitary channels

In this paper a study of the cumulant-based blind equalization algorithms PAJOD and PAFA is conducted. Both algorithms assume that the data have been pre-whitened and hence the problem reduces to the estimation of paraunitary channels. The main contribution of this paper is an efficient implementation of the PAJOD algorithm called PAJOD2. Second, a performance comparison between the PAJOD, PAJOD2 and PAFA algorithms is reported.     

基于峰度自然对数最大化的信号盲分拣算法和盲波束形成

该文基于峰度自然对数最大化准则,提出了一种自适应一元信号盲分拣算法,提出的算法可以用于一元信号盲分离和进行盲波束形成,与基于峰度值最大化准则的KMA算法相比,收敛速度快,有较强的稳健性,将非线性函数引入学习速率的调节,算法自动选取学习步长,避免了人工选取学习速率不当而导致算法发散。同时,提出了两种复数抽气算法,配合一元信号盲分拣算法可以依次分离多个信号源,仿真试验验证了算法的有效性。用提出的算法在四元线阵上盲分离两个水声信号,结果发现,一元信号盲分离实现的盲波束形成波束图与最优波束接近。     

基于调制引入循环平稳的单信道盲辨识和盲抗干扰均衡

该文针对单输入单输出(Single-Input-Single-Output,SISO)信道,设计了一种特殊的引入多个共轭循环平稳的恒模复调制方案,使得接收机只需要一个接收天线就可以对FIR信道进行辨识(包括定阶)。利用辨识出的信道,可以进行循环维纳滤波均衡,具有很强的抗噪声(干扰)能力。     

两种基于调制引入循环平稳的多用户系统盲检测研究

本文探讨了两种多用户系统的检测方法:第一种方法首先分别对各个用户的信道进行盲辨识,再进行多用户盲检测;第二种方法在收方利用频偏滤波(FRESH)的超强抗干扰能力,从收方混合多用户收信号中盲提取和盲分离出所需用户的收信号,再利用已辨识出的该用户的信道进行单用户盲检测。但这里的单用户检测不是普通的单用户检测,而是用了干扰抑制技术的新型检测,所以性能可以同多用户检测相当,克服了近远问题。