T/4相干累积分数间隔多模盲均衡算法

针对高阶QAM信号均衡普遍存在收敛困难、收敛后稳态误差大的问题。在对分数间隔结构、多模和相干累积算法分析的基础上,提出了一种基于相干累积的分数间隔多模盲均衡算法。水声信道128QAM信号仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差,眼图睁开更加清晰。     

一种变步长星座匹配多模算法

常数模算法(CMA)在QAM信号上的星座图匹配,存在剩余误差大、无法纠正相位偏差等问题。为此,在研究盲均衡算法的基础上,根据高阶QAM 信号的星座图特点,构造新型的均衡估值函数,并采用误差能量作为步长变化的依据,提出一种变步长星座匹配多模算法。仿真实验结果表明,该算法具有较好的收敛效果,且能改善位偏转,保持CMA算法的鲁棒性。     

适用于高阶QAM系统的双模式盲均衡算法

设计了一种适用于高阶QAM系统的双模式盲均衡算法,以具有冷启动能力的改进恒模算法(MCMA)作为基础模式,以稳态误差小的多模辅助算法(MAMA)作为辅助模式.MCMA始终对接收信号进行均衡,当正确判决概率较大时,MCMA再联合MAMA同时对抽头系数进行更新.以64QAM信号为研究对象进行信道均衡仿真.结果表明,该算法能...     

适用于高阶QAM信号的多模混合盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了一种新的多模混合盲均衡算法.该算法首先对加权多模盲均衡算法进行改进,提出了新的加权因子选取方法;然后将其与判决引导算法有机结合,构造出新的多模混合盲均衡代价函数对均衡器系数自适应更新.与其他盲均衡算法相比,该算法不仅降低了均衡后的稳态误差,增强了对不同调制阶数的适应能力,而...     

高阶QAM信号盲均衡算法及其FPGA实现

针对高阶QAM信号的盲均衡问题,提出一种将广义多模算法(GMMA)与判决引导(DD)算法相结合的混合型盲均衡算法GMMA-DD。该算法融合GMMA算法与DD算法的优势,采用均方误差控制2类误差信号在总误差信号中所占的比例,从而提高高阶QAM信号的盲均衡性能。为便于现场可编程门阵列(FPGA)实现,对GMMA-DD算法进行改进,以降低算法复杂度、节省硬件资源。在FPGA上采用串行结构,以流水线的方式设计并实现该算法。实验结果表明,该盲均衡器能够较好地完成对高阶QAM信号的均衡。     

一种新的双模式神经网络盲均衡器设计与仿真

在通信系统设计中,常采用盲均衡器来抑制带限信道导致的码间干扰。但传统的常数模算法(CMA)以及基于CMA的双模式算法对于多进制正交调幅信号(QAM)存在较大的误判,收敛后QAM系统性能较差等不足之处。在修正常模算法(MCMA)的基础上,针对QAM信号为多模信号的特点,采用多模算法(MMA)与修正判决引导算法(MDD)结合的双模式算法,并引入可准确模拟信道逆系统的多层感知机结构,得到了一种新的基于双模式算法的多层感知机结构神经网络盲均衡器,利用新算法调整神经网络参数,并且利用重置模块跟踪信道变化。仿真结果表明,新算法调整的神经网络盲均衡器双模式盲均衡器在稳态MSE、收敛性方面都有所提高,并具有抵抗信道突变的能力,为通信系统设计提供参考。     

双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。     

基于混沌萤火虫优化的小波多模盲均衡算法

采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。     

基于自适应滤波的多模噪声抑制研究

多数研究都是将噪声当作高斯噪声处理,但实际上在多模噪声(整体上属于非高斯噪声)背景下,信号受损严重。用传统的LMS自适应算法不能很好的抑制噪声,格里菲斯LMS算法收敛速度较慢。提出一种将格里菲斯LMS算法(GLMS)与LMS-Newton算法相结合的GLMS-Newton算法,并给予了改进。在改进中,不仅采用了基于互相关变步长因子,而且引入了基于输入信号与期望信号的互相关的梯度算子。仿真表明,在收敛速度、稳态误差等方面都有了较大改善,能够很好的抑制多模噪声,提取出有用信号。     

计算有效的多模盲均衡算法

为了进一步降低多模盲均衡算法的计算复杂度,研究了一类计算有效的量化误差多模算法。符号误差多模算法对误差信号取符号操作,降低了计算复杂度,易于硬件实现。采用抖动量化技术可以进一步提高符号算法的鲁棒性,但稳态均方误差性能有所下降。利用变步长策略的变步长抖动符号误差算法不仅收敛速率快,而且具有低稳态均方误差值。仿真结果验证了这三种算法的特性。     

新的混合型盲均衡算法

针对恒模算法(CMA)仅适用于模值为常数的信号,对高阶QAM信号的均衡效果差这一问题,结合CMA与判决引导(DD)算法各自的优点,提出一种CMA与DD算法相结合的改进混合型算法。在算法初期,利用CMA+DD并行算法使系统眼图睁开;然后,再转换到DD算法来进一步减小剩余误差。仿真结果表明,采用新算法对高阶信号均衡有较快的收敛速度和较小的剩余误差,星座图恢复很紧凑,并且改进算法能修正相位和跟踪信道。     

十字形QAM信号的符号错误率计算方法

针对十字形正交幅度调制(QAM)信号的符号错误率计算问题,提出一种通用的计算方法.根据十字形星座图的特点,采用基于判决门限的区域划分方法进行符号错误率计算,给出高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下通用的十字形QAM的符号错误率的理论边界.分析和仿真结果表明,给出的符号错误率为十字形QAM的误码率评估提供了一个准确的参考.     

有线数字广播中高阶QAM信号的载波同步与均衡器设计

针对ITU-T J.83标准,结合有线数字广播的信道特征,提出一种适用于高阶QAM信号的载波同步与自适应均衡的联合设计方案。该方案在均衡部分采用常模数算法(CMA)和最小均方误差算法(LMS)的双模均衡算法。通过算法的切换达到快速收敛和降低均方误差(MSE)的目的;针对高阶QAM信号,载波同步环路首先选用极性判决算法,并采用带宽较大的环路滤波器系数,使环路能在短时间内进行大范围频偏捕获。然后调低环路滤波器系数,减小环路带宽,进而降低稳态抖动。环路最后切换到判决指示算法,使相位均方差降至最低。整个方案通过算法验证并在Altera Stratix Ⅱ系列EP2S130F1020C5型现场可编程门阵列(FPGA)上完成了布局布线。最高工作频率为90.47MHz。     

突发QAM信号盲识别算法

针对非协作通信中的7种正交幅度调制(QAM)方式识别问题,提出一种新的基于联合特征的盲识别算法。该算法在对信号的循环平稳性以及QAM瞬时幅度分布特点讨论和分析基础上,采用基于循环平稳检测、四阶零次共轭循环累积量以及瞬时包络的联合特征,并选择二叉树支持向量机作为识别分类器,完成了对7种中频QAM信号的识别。仿真实验表明,该算法在码元数目为1000,信噪比大于6dB时,正确识别率可达到90%以上。     

一种高性能QAM解调器的设计与实现

提出了一种适用于DVB-C标准的高性能QAM解调器。通过采用改进的解调算法并优化其VLSI实现结构,该设计在现场测试中不仅取得良好的性能并且节约了硬件资源。该解调器支持4/16/32/64/128/256QAM六种调制模式,符号率1～7 MSps范围内连续可调,具有高灵敏度以及可捕获最大达±700 kHz的载波频偏。实现结果表明该文设计的解调器非常适合于低成本的有线电缆系统。     

基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法

针对常模算法(CMA)对非常模高阶QAM信号均衡后收敛速度慢,稳态均方误差大的缺点,以T/4分数间隔均衡器为例,提出一种基于余弦代价函数的T/4分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CCF),该算法将常模的代价函数用构造的余弦代价函数来替代,新算法摆脱了常数模算法对统计模值R的依赖,最后对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明,该算法对高阶QAM信号不仅提高了收敛速度而且降低了稳态均方误差。