改进后的NCMA盲均衡算法性能分析

近年来，盲均衡在通信和信号处理领域已受到普遍关注。归一化常数模算法(the normalized constant modulus algorithm，NCMA)是盲均衡算法的一种，它不同于其他算法，采用线性评价函数，对它的研究比较少。在研究NCMA盲均衡算法及改进后算法的基础上，对该算法及改进后算法进行了模拟仿真；并对改进后的NCMA算法和其他盲均衡算法进行了比较，从3个方面对其性能进行分析；结果充分显示了NCMA算法的优点，证明改进后的算法更具优越性。     

一种基于IIR信道的盲均衡新算法

文章提出了盲均衡的一种快速算法。该算法基于将通信信道建模成IIR信道，并在信道输出端过采样将信道转化成具有相同系数的AR子系统和SIMOFIR子信道的级联，通过对AR子系统和SIMOFIR子信道分别均衡实现IIR信道的盲均衡。仿真实验表明，在约25dB信噪比时，算法只需要少量的样本点即可快速收敛。     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

在现代数字通信中,盲均衡算法是克服多径衰落引起的码间干扰(Inter symbol Interfer-ence,ISI)的有效方法。文章利用递归逆(Recursive Inverse,RI)自适应滤波算法收敛速度快、稳态均方误差小的优点,提出一种新的双模式盲均衡算法。该算法通过一种新的双模式机制,将RI自适应滤波算法应用于盲均衡,可以在获得小的MSE(Mean Square Error,MSE)的同时实现快速收敛。仿真结果表明,相比盲RLS(Recursive Least Square)算法和传统双模式算法,该算法在获得良好稳态MSE性能的同时提高了收敛速度,可以有效地对多径环境中突发信号进行盲均衡。     

粒子滤波盲均衡译码联合算法

粒子滤波在解决信道盲辨识和盲均衡问题上具有收敛快、抗深衰信道等优势.在粒子滤波盲均衡算法的基础上,依据卷积码的马氏性特点进行建模,提出了一种直接对信息序列做重要性采样的粒子滤波盲均衡和卷积码译码联合算法.同时,提出了噪声功率递推计算的方法,并将其应用于联合算法中噪声功率参数的自适应调整.仿真结果表明,相比分离算法,联合算法的收敛性能和误码率性能都有明显提高,而自适应调整功率参数的算法则降低了运算复杂度.     

基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法

针对常数模算法收敛速度慢的缺点,在分析基于正交小波变换盲均衡器结构和并行软判决盲均衡算法的基础上,提出一种基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法.该算法将正交小波变换引入到并行软判决算法中,利用正交小波变换对信号很强的去相关能力,降低信号的自相关性,以加快算法的收敛速度.水声信道仿真结果表明,与并行的软判决盲均衡算法相比,所提出的基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法具有更快的收敛速度.     

SIMO系统吉布斯盲迭代均衡算法

针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法.该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果.该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能.计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统肓迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 dB.     

Blind equalization method for OFDM systems in non-cooperative communication

The traditional methods of blind equalization for orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) systems have the problems of slow convergence rate and short received data. A novel blind equalization method of OFDM systems based on the multi-modulus hybrid algorithm and variable step size iteration of inter symbol interference is proposed to solve this problem. Piecewise multiplexing of the received data is adopted in this method, and then the modified constant modulus algorithm and the decision directed algorithm are mixed into the multi-modulus hybrid algorithm. This equalization method is utilized by the variable step size iteration based on inter symbol interference. Simulation results show that the proposed method has not only more stable convergence performance but also faster convergence speed than the traditional equalization methods in non-cooperative communication.     

一种新的CMA-DFE盲均衡方法

提出了一种新的常数模(CMA)盲均衡方法，误差性能表面(EPS)分析表明其收敛性优于常用的CMA2-2方法。为进一步减小稳态失调误差，采用峰度判决机制，一旦检测到眼图张开即转入判决反馈均衡(DFE)工作方式。仿真实验证实了该方法的有效性。     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

改进型CMA-DFE盲均衡算法的研究

CMA-DFE盲均衡算法在时变信道中有着广泛的应用.针对CMA-DFE盲均衡算法的缺点,提出一种改进型CMA-DFE盲均衡算法.该算法把CMA-DFE盲均衡算法中前馈滤波器和反馈滤波器更新方程中的迭代步长由原来的固定值改成可变值,从而进一步提高了CMA-DFE盲均衡算法的收敛性.仿真实验结果表明,与CMA-DFE盲均衡算法相比,改进型CMA-DFE盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能.     

一种应用三阶倒谱的盲均衡新算法

提出了一种基于系统输出三阶倒谱的非最小相位信道盲均衡新算法,由该算法构成的盲均衡器可适用于多电平通信系统。首先利用非对称性变换改变传送信号的对移分布特性,然后利用系统的三阶倒谱方程分别求出信道的最大和最小相位分量,在此基础上构成盲 均衡器。     

MIMO-OFDM系统信道盲均衡

针对多输入多输出正交平分复用系统(MIMO-OFDM),提出矢量简化星座算法(VRCA)进行盲均衡。VRCA有效地对MIMO-OFDM系统进行均衡的同时,能够补偿信道造成的相位旋转。该算法解决了经典恒模算法(VCMA)无法解决的盲均衡相位旋转问题,且算法收敛快速,为MIMO-OFDM系统接收信号的正确判决做好准备。     

一种改进的水声信道载波恢复盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡算法在水声通信系统中表现出收敛性差的问题,提出了一种带二阶锁相环的改进超指数迭代判决反馈盲均衡算法．该算法基于对修正超指数迭代算法误差函数的分析,提出了一种新的、能够快速收敛的误差函数,并有效提高了载波恢复能力; 在判决反馈均衡器中引入二阶数字锁相环,实现对相位旋转的跟踪和补偿,从而实现对原始发射信号的正确恢复．在两种水声信道条件下,采用两种调制信号分别对算法的收敛性能和载波恢复性能进行了计算机仿真,结果表明: 在混合相位信道环境中,新算法相比超指数迭代判决反馈算法在均方误差、收敛速度上得到很大改善; 在具有相位旋转的信道环境中,新算法实现了对相位旋转的有效补偿,改善了载波恢复性能．     

一种新的基于数据可靠性判决引导盲均衡算法

提出了一种适合于多电平正交幅度调制数字通信系统的盲均衡算法,该算法以改进的常模算法为基础,并根据数据的可靠性进行判决引导.理论分析和计算机模拟表明,该算法克服了常模算法稳态误差大的缺点,提高了改进的常模算法的收敛速度,并能纠正信道存在的相位旋转,实用性强.     

复值信号盲分离算法的研究

针对现有盲源分离算法适用范围受限、收敛速度过慢等问题,提出了一种适用于任意非高斯统计独立的复值信号快速盲分离算法.该算法以复值信号的峭度最大化为目标函数,采用修正的复值拟牛顿迭带算法对目标函数优化.分别用圆对称和非圆对称复值信号以及二者混合信号作为信号源对该算法和现有算法进行仿真对比.实验结果表明,该算法相对现有算法,不但很好地分离出非圆对称复值信号和圆对称复值信号,对于二者混合的信号仍有很好的分离效果,而且具有收敛速度快、不需要步长调节参数、分离误差小等优点.     

Adaptive blind equalizer based on least square support vector machine

An adaptive blind support vector machine equalizer ( ABSVME ) is presented in this paper.The method is based upon least square support vector machine ( LSSVM ),and stems from signal feature reconstruct...     

基于区域划分的双模式盲均衡算法研究

改进常模算法(MCMA)克服了常模算法(CMA)对相位不敏感的缺点,但收敛性能仍然较差。本文研究了依据区域划分将MCMA和判决引导(DD)算法有机结合的双模式盲均衡算法:通过综合考虑信噪比和剩余码间干扰,研究了区域划分边界的确定;讨论了不同模式中步长的选取;并应用滞后切换策略克服这种算法中的稳态误差波动问题。仿真表明:此算法收敛速度快、稳态误差小,并能在去除码间干扰的同时纠正信道固有的相位旋转和一定范围的载波频率偏移,具有很好的实用性。     

归一化加权双模式盲均衡算法

恒模算法（CMA）打开信道眼图的能力强,但收敛速度慢,稳态误差大,适于均衡器启动阶段的工作;决策指向算法（DD）收敛速度快,稳态误差低,但要求决策装置正确判决率高,适于跟踪阶段的工作;归一化自适应滤波算法能够动态地调整步长因子,提高收敛速度。结合上述三方面的优势,提出一种归一化的加权双模式盲均衡算法,和切换式双模式算法相比,新算法的主要优势在于无需在两种模式之间切换,降低了接收设备的复杂性。针对16QAM系统的仿真结果表明新算法和切换式算法相比,稳健性更好,收敛速度更快,并且更适合在低信噪比条件下使用。     

一种新的基于CMA算法的递归步长盲均衡算法

本文在ＣＭＡ算法代价函数的基础上,提出了一种适合于多电平正交幅度调制（ＭＱＡＭ）数字通信系统的递归步长多模盲均衡算法。研究表明,该算法在计算量增加不大的前提下,能同时获得较小的误码率和较小的稳态误差,而其收敛速度也比ＣＭＡ算法有较大的改善。     

Basic research in the field of thermal infrared remote sensing

A new on-line blind equalization approach is proposed. The approach combines over-sampling technique with independent component analysis (ICA) neural network and can give equalized output on-line employing only the received signal. Based on the fourth-order cumulants and the characteristic of the linear system, the parameters of original channel are also estimated using evolutionary computation (EC). Compared to traditional equalization methods, the proposed algorithm is of simple architecture, does not need learning sequences apart from the observation, and can achieve both blind equalization and system identification. Computer simulations show good performance.