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.     

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.     

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.     

一种适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法

目前，盲均衡是水声通信领域中的热点问题。针对多径衰落水声信道的均衡问题，提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法，该算法可校正水声信道引入的载波相位旋转。在收敛阶段采用该算法，之后根据某一切换准则，切换到判决导引算法，可有效减小超指数迭代算法对高阶正交幅度调制信号的剩余均方误差。仿真结果表明，该算法有效纠正了载波相位旋转，并获得了较快的收敛速度和较小的稳态误差，提高了水声通信的质量，因而具有良好的工程应用价值。     

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。     

一种利用范数性质的无约束盲均衡准则

提出了一种新的无约束盲均衡准则．该准则基于两种向量范数之间差值的最小化,不需要对均衡器系数进行约束,可采用批数据处理和在线自适应迭代两种方式实现．通过对代价函数收敛性定理的推导,证明了在无噪声情况下,在代价函数的每个局部最优解处可实现理想均衡,且能够实现发送信号幅值的恢复．仿真结果验证了新算法在收敛性和稳态误差方面的良好性能．     

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。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

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。     

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。     

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.     

单载波频域均衡系统的时域盲信道估计方法

补零单载波频域均衡系统的盲信道估计方法利用系统固有的补零信息,在时域实现了频率选择性信道基于子空间的盲估计．证明了在符号定时精确已知时,时域估计方法和之前提出的频域估计方法的等价性．但与频域估计方法相比,时域估计表达式明显简单．仿真和分析显示该方法的性能优于传统的过采样盲信道估计方法,且对信道阶数过估计不敏感．     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于离散Hopfield神经网络的盲信号均衡新算法

针对许多现有的盲均衡算法对发送信号,均衡器,信道等都有不同的要求,本文在利用接收数据正交补投影和发送信号属于有限字符集的先验知识之上,构造出直接待恢复盲信号的二次规划问题,推出了一种基于离散Hopfield神经网络直接盲信号均衡的新方法,该算法有效地克服了上述问题,在SIMO(单输入多输出)信道上的仿真结果表明:该算法收敛速度快,性能好。     

Joint receiving mechanism based on blind equalization with variable step size for M-QAM modulation

The problem of inter symbol interference (ISI) in wireless communication systems caused by multipath propagation when using high order modulation like M-QAM is solved. Since the wireless receiver doesn't require a training sequence, a blind equalization channel is implemented in the receiver to increase the throughput of the system. To improve the performances of both the blind equalizer and the system, a joint receiving mechanism including variable step size (VSS) modified constant modulus algorithms (MCMA) and modified decision directed modulus algorithms (MDDMA) is proposed to ameliorate the convergence speed and mean square error (MSE) performance and combat the phase error when using high order QAM modulation. The VSS scheme is based on the selection of step size according to the distance between the output of the equalizer and the desired output in the constellation plane. Analysis and simulations show that the performance of the proposed VSS-MCMA-MDDMA mechanism is better than that of algorithms with a fixed step size. In addition, the MCMA-MDDMA with VSS can perform the phase recovery by itself.     

多径衰落信道下QOTDM系统的盲均衡算法

提出准正交时分复用系统的一种高效盲均衡算法．在发送端将一路准正交时分复用样点序列移频后与另外一路叠加,得到频谱白化的发送信号,接收机用梳状滤波器对接收信号和移频后的接收信号滤波得到两路样点序列．通过改进的恒模算法对两路样点序列初步均衡,下采样后再通过恒模算法处理,当输出误差低于门限后切换到结合判决反馈的最小均方误差算法均衡,可消除多径衰落带来的符号间干扰．Monte Carlo仿真表明,在地空通信的多径衰落信道下,新算法可以明显消除准正交时分复用系统存在的“地板效应”; 当信道的莱斯因子为10dB、误符号率为10^-3时,新算法比正交频分复用有4dB左右的性能改善．     

Fast blind equalization algorithm based on PSP

The usage of conventional blind equalization algorithm is limited in the application of burst signal communication due to its dissatisfaction of fast equalization. Per-survivor processing (PSP) exhibits good performance of channel-tracking and solves the problem of decision delay, but it increases the computational complexity. In this paper, PSP is applied to realize the fast tracking of the channel parameter and the coefficients of the linear equalizer are obtained by combining the inverse non-minimum phase with FIR approximation methods. Then this algorithm may be switched over to DD-LMS to achieve fast blind equalization. Simulation results indicate that the algorithm is valid for the application of blind equalization in burst signal communication.