基于QPSK系统的盲均衡TXK算法

由于实际数字信息通过的信道是带限、非理想信道，将引起符号间干扰，如果不加补偿，会产生高的差错率．均衡器是为补偿这些信道失真而设计的．提出了基于四相相移键控系统(QPSK)的TXK算法．该算法能够有效地适用于实单输入多输出信道(SIMO），其思想是利用信道Toeplitz估计复矩阵H的实部估计发送序列．通过基于经典文献信道仿真结果表明，该算法对于四相相移键控系统具有良好的盲信道均衡和盲信号序列检测能力．     

利用盲信号分离的自然梯度盲均衡算法

针对目前已有的基于盲信号分离的盲均衡算法没有利用传输信号本身的统计特性而存在的因为近似处理引起的误差的问题,该文提出一种基于盲信号分离的自然梯度盲均衡算法。该算法充分利用了信号星座图的先验知识,为解决多峰值引起的问题采用了多阶聚类的方法。这比仅仅基于盲信号分离的盲均衡算法更为精确,从而能得到更快的收敛速度和更低的码间干扰。     

非冗余块预编码MIMO-OFDM系统盲信道估计算法

由于传统的盲信道估计算法靠引入块预编码来弥补子空间方法的缺陷,因此会牺牲一部分符号信息。针对上述问题,提出了一种非冗余块状预编码算法,将发送符号按奇偶成对分块重组,对其进行预编码,相应地接收信号的自相关矩阵具有块状结构,选取对角线上的两个块分别进行信道估计;同时讨论了预编码矩阵应该满足的条件以及预编码矩阵对信道估计和系统误码率的影响,以此设计了一种均衡方法,对两个估计值进行均衡,得到最终的信道估计．仿真表明,该方法可以在获得更好的信道估计效果的同时降低系统的误码率．     

过采样技术在盲信道辩识和均衡中的应用

本文讨论了过采样信道的模型，指出了过采样信道的多样性，论述了过采样信号的循环平稳性。详细探讨了基于过采样技术，利用接收信号的二阶统计量实现盲信道辩识和均衡算法的原理及其特点。介绍了基于过采样技术实现信道盲均衡的其它算法和特点。     

基于ε-支持向量回归机的信道估计

在数字通信中,传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散从而产生码间干扰.严重时,可导致接收端无法正确识别发送信号,所以接收端就必须对数字信号的畸变进行处理以去除符号间干扰.信道估计决定了信号的高速高效传输,只有在保证信道估计准确及时的前提下,新的通信技术性能才有可能充分发挥.鉴于信道估计的重要性和关键性,提出基于ε-支持向量回归机的非盲信道估计新方法,该方法运用ε-支持向量回归机概念将移动通信中的非盲信道估计问题转化为求解一个二次规划问题,仅要求小数据量的训练序列便可以直接得到均衡器,可有效满足时变信道更新的实时要求.并通过仿真实验验证该新方法的有效性和可行性.     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.     

基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法适应度函数构造复杂,辨识信道结构简单,只能在连续空间搜索的问题,本文借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次规划问题,提出了基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测的方法。本文所用遗传算法的特点是:适应度函数是针对被检测序列直接构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索是离散、有限的,最优保存策略保证算法每一步搜索能够保存最佳基因。仿真结果表明,该算法收敛速度快,性能稳定。     

采用循环前缀的OFDM信道盲估计算法

在无线OFDM通信系统中,信道参数估计一直备受关注。该文基于最大似然估计原理,提出了一种改进的盲信道估计算法,利用并根据循环前缀的周期平稳性来进行信道盲估计。该算法是在接收端DFT之前进行信道估计和均衡。研究和仿真表明,该算法不仅显著地减少了运算的复杂度,而且使系统性能也得到了一定程度的改善。     

一种基于神经网络的低压电力线通信盲信道估计算法

主要研究采用OFDM技术的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出了一种基于Kohonen神经网络的盲信道估计算法。该算法基于Kohonen竞争神经网络,利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息。仿真结果表明该算法具有很好的误码性能。     

非线性信道下一种自适应进化粒子滤波盲均衡方法

对于高功率放大器引起卫星信道非线性失真问题,提出了一种自适应进化粒子滤波盲均衡方法。该算法利用粒子滤波对信道参数及发送符号进行联合后验估计,通过对粒子自适应引导变异,克服了标准粒子滤波算法中样本退化的现象,使新方法具有更好的盲均衡性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波相比,该方法能够更精确地估计信道参数,且误码率性能也有所改善。     

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。     

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．     

基于MLSE算法的GMSK均衡解调

为了克服高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK)调制信号经过移动通信传输后存在的码间干扰,利用信道中已知训练序列的伪随机性,进行信道同步和信道估计,经过匹配滤波和改进的Viterbi算法,使解调序列差错概率达到最小。以同步信道突发为例,研究基于最大似然序列估计(MaximumLikelihood Sequence Estimator,MLSE)均衡算法下的GMSK解调,并在JAKES信道下进行仿真,结果显示,这种MLSE均衡算法能很好的进行GMSK解调。     

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.     

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.     

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.     

时变信道下CPM信号自适应盲均衡算法

针对时变频率选择性衰落信道下二阶连续相位调制 (CPM) 信号盲均衡中存在的均衡性能较差问题,提出了一种新的自适应盲均衡算法。该算法使用双向自适应软输入软输出(SISO)方法,同时利用过去、现在和将来的观察数据符号来进行递归最小二乘(RLS)估计,有效改善了信道估计的精度。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能。     

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。     

适用于高阶QAM信号的混合型盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了MMA—DD和SIGN-MMA-DD两种改进的混合型盲均衡算法。首先,MMA—DD算法将多模盲均衡算法和判决引导算法有机结合,并采用均方误差来控制两者在混合误差中的比例,降低了均衡器的稳态误差。然后对MMA．DD算法在误差计算和均衡器系数更新两方面进行简化,得到SIGN—MMA—DD算法,有效地降低了运算复杂度。仿真结果表明,两种算法的盲均衡性能优于多模盲均衡等算法。