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．     

一种新型低复杂度的Turbo TCM迭代均衡译码结构及算法

提出了一种新型低复杂度的Turbo TCM(TTCM)迭代均衡译码结构,用交织器和解交织器将软输入软输出(SISO)的均衡器与基于符号的TTCM译码器级联起来进行迭代均衡译码,这样不但可获得较高的频带利用率,而且可消除限带信道中的码间干扰(ISI)．在接收端,采用基于最小均方误差的线性均衡器(MMSE-LE)代替基于最大后验概率(MAP)均衡器,这样可大大降低系统的复杂度．通过仿真表明,这种低复杂度的TTCM迭代均衡译码系统的性能可接近于高斯信道下TTCM系统的性能．     

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。     

MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰消除

推导了一种在快衰落频率选择性信道下适用于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术的系统模型.应用这个模型,分析了信道在一个传输符号内的时变特性带来的影响,它破坏子载波间的正交性,从而引起严重的子载波间干扰(ICI).针对这一问题,提出一种频域迭代子载波间干扰消除算法.通过将信道传输矩阵分离为数据部分和ICI部分,首先利用迫零算法获得发送信号的初始估计值,由信道的ICI矩阵生成干扰信号,从接收信号中减去干扰,之后利用数据矩阵和并行干扰抵消算法来消除不同发送天线上相同子载波的多流干扰.仅考虑邻近18个子载波带来的干扰,在其性能与原算法几乎相同的条件下,可以极大地降低计算复杂度.仿真结果表明该算法在不同的多普勒频移条件下能有效消除子载波间干扰,并且在低信噪比下逼近准静态信道下系统的性能.     

STBC-MIMO系统中的空频均衡接收方案

提出了一种采用空时分组码(STBC)传输的多输入多输出(MIMO)系统的空频均衡接收方案。该方案对MIMO系统发送端天线进行分组，每组用2根发射天线发送一路独立的经过数据块级STBC编码的数据，以获得发射天线分集增益；在接收端采用单载波频域均衡和串行干扰消除(SIC)技术抵抗频率选择性MIMO- CDMA(码分多址)信道下的各种干扰。考虑了信道估计误差对系统性能的影响，并对算法复杂度进行了分析。仿真结果显示，在接收机复杂度增加不大的情况下，系统性能获得了很大提升。     

基于Turbo迭代算法的LDPCC-CPM系统接收机设计

基于连续相位编码(continuous phase encoder,CPE)的记忆与递归特性,结合LDPC码及随机交织器,构建LDPCC-CPM系统模型.针对传统接收机中解调器与译码器之间缺少信息共享的弊端,引入Turbo迭代检测机制,提出一种基于软输入软输出(soft-input soft-output,SISO)算法的迭代检测方法,探讨主要参数对系统性能的影响,为实际应用中系统参数的选择提供依据.加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下的仿真结果表明,在低信噪比条件下,与传统串行接收机相比,所设计的迭代接收机能有效改善系统的收敛性,降低地板效应出现的概率,提高系统检测误比特率的性能.     

多维映射BICM-ID系统的SISO解映射算法

通过修改二维映射下的MAX-LOG-MAP算法的概率计算函数,得到针对多维映射比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)系统的软输入软输出(SISO)解映射公式．提出一种简化MD-TS(Multi-Dimensional Tree-Searching)算法,该算法结合多天线系统下的树搜索算法,选择概率较大的可能发送符号矢量,而不是在整个矢量集合穷搜索,计算复杂度与选择的列表长度成正比．仿真结果表明,多维映射时,BICM-ID系统可以取得更优的渐进BER性能,且采用简化MD-TS解映射算法性能损失仅02dB左右．     

高速率的符号干扰传输及其编码的检测译码

研究了高符号速率传输造成的符号干扰在接收端采用最大似然序列检测算法的性能，与相同频谱效率下的正交幅度调制（QAM）无符号干扰系统性能比较的结果是高符号速率的符号干扰传输方案随着频谱效率的提高显示出性能优势。提出了信道编码的符号间干扰传输的最佳检测译码算法，即在接收信号检测和信道译码之间采用最大后验概率准则下的软入软出迭代检测译码。仿真结果表明，最佳检测译码充分利用了符号干扰信道自然形成的编码约束关系，获得了最大编码增益。     

水声信道并行软判决盲均衡算法

在水声通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰,必须进行信道均衡.文章在超指数迭代算法(SEI)的基础上,引入软判决思想,提出了一种基于SEI算法的分数间隔并行软判决盲均衡算法(FSE-SEI-SDD).计算机仿真结果表明,该算法相对于传统的常数模算法(CMA)和SEI算法,获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值.     

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

针对频率选择性衰落信道,提出了一种新的基于判决反馈均衡的V-BLAST(垂直-贝尔实验室分层空时)检测算法.在算法中,提出了分段训练的概念,依据前段训练结束后,各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐层递增反馈.该算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,且能自适应信道变化.同时,相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法,新算法的计算复杂度明显降低,且低信噪比条件下的误码率性能有所改善.仿真实验给出了新算法与自适应多输入多输出判决反馈均衡算法的性能对比,证明了新算法的有效性.     

一种适用于浅海信道的盲均衡算法研究

针对多径衰落浅海水声信道，采用分数间隔判决反馈均衡器，提出了一种非线性结构的盲均衡算法。该算法不仅有效克服了水声通信中普遍存在的码间干扰效应，而且还进一步抑制了浅海信道引入的严重码内干扰现象，获得了更快的收敛速度和更小的剩余误差，提高了浅海水声通信的有效性和可靠性。仿真结果表明，该算法的性能优于通常的波特间隔均衡器，因而具有重要的工程应用价值。     

Iterative equalization combining algorithm in intersymbol interference channel

To realize joint optimization of spatial diversity and equalization combining in the intersymbol interference (ISI) channel, an iterative equalization combining algorithm is proposed. The proposed algorithm uses the coefficients of Turbo equalization to calculate the combination weights without estimating the signal to noise ratio in each diversity branch. The equalized symbols from different diversity branches are combined, and the extrinsic information output from the decoder is fed back to the equalizers, so as to exchange soft information between the equalizers and the decoder. The performance of the proposed algorithm is analyzed using the extrinsic information transfer (EXIT) chart and verified by simulations. Results show that our approach fully exploits time domain information from the multipath channel and spatial domain information from multi receiving antennas, which efficiently improve the performance of the receiver in the severe ISI channel.     

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.     

一种用于多码扩频水声通信的假设反馈均衡算法

在水声通信中,受到信道带宽的限制,直接序列扩频传输的数据率较低,为提高系统数据率,对多码扩频的应用进行研究。但在此情况下,受到信道快速时变以及码间干扰与子通道间干扰的影响,传统RAKE接收机可能无法完成正确解调。一种应用于直接序列扩频的假设反馈均衡器采用码片级的自适应均衡以及对假设序列的反馈,能够有效地跟踪补偿信道时变与码间干扰,但是对于多码扩频系统,由于未对子通道间干扰进行抑制,直接应用将导致系统性能损失。为此,提出一种改进的假设反馈均衡算法,它引入并行干扰消除结构并将其与假设反馈均衡相结合,能够同时实现时变信道跟踪以及码间干扰与子通道间干扰抑制。仿真结果表明采用此算法可以显著提高多码扩频系统的性能。     

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.     

用于水声相干通信系统的联合迭代均衡和译码算法

采用串行级联网格编码调制(SCTCM)技术,高效利用带宽受限的水声信道带宽.同时,为了克服水声信道时变多途衰落,消除码间干扰,运用Turbo迭代原理构建多通道自适应均衡器和SCTCM译码器联合迭代算法.在联合迭代均衡和译码(JIED)算法中,均衡器和译码器通过迭代的方式,交换数据符号的软信息来改善均衡器的性能,从而实现高速、可靠的数据传输.计算机仿真结果表明,使用上述体制的水声通信系统,在高效利用水声信道带宽的同时,利用译码器提供的译码增益,提高了均衡器的数据处理能力,通信系统接收数据的误码率降低了两个数量级.     

基于EVA的改进型盲均衡算法

为解决盲均衡算法中的相位旋转问题,提出了一种基于特征向量算法(EVA)的改进型盲均衡算法,并与EVA算法进行了比较. 新算法通过构造包含信道相位信息的度量解决了EVA算法的相位旋转问题. 仿真结果表明,提出的算法与EVA算法相比在收敛速度方面提高约10%,抗噪声性能提高1?dB,减小残留干扰约10%,而且并未增大运算量.     

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.