一种基于信道缩短的深衰落稀疏均衡改进算法

针对较低信噪比下的深衰落稀疏多径信道,提出了一种基于信道缩短的自适应稀疏均衡改进算法。该算法采用前置分数间隔信道缩短均衡器与后置自适应稀疏均衡器级联的均衡器结构,其中,首先利用短训练序列设计基于最小均方误差准则的前置均衡器,前置均衡器与稀疏多径信道级联后得到能量集中于较短时间区域且分布稀疏的等效信道,使得原始信道的深衰落畸变得到部分有效补偿;然后采用能实现稀疏信号重构的随机梯度追踪算法调整后置自适应均衡器的抽头系数,后置均衡器用于消除等效信道的剩余符号间干扰。仿真结果表明,与传统的单级分数间隔自适应均衡器相比,该算法具有收敛速度快和运算复杂度低的优点。     

l0-范数约束的稀疏多径信道分数间隔双模式盲均衡算法

针对深衰落稀疏多径信道下多进制相移键控（Multiple Phase Shift Keying,MPSK）信号的盲均衡问题,提出了一种l₀-范数约束的分数间隔稀疏自适应双模式盲均衡算法.该算法借鉴传统的分数间隔双模式盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l₀-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l₀-范数约束的分数间隔双模式最小均方误差代价函数,然后依据梯度下降法推导出盲均衡器抽头系数更新公式,并对迭代步长进行归一化和比例系数化.理论分析和仿真实验表明,与基于门限稀疏化的盲均衡算法、基于分数阶范数的盲均衡算法及分数间隔双模式盲均衡算法相比,本文所提算法在保证较快收敛速度的前提下,能有效降低剩余符号间干扰.本文设计的盲均衡算法为水声通信系统中接收方恢复出发送信号,提供了一种快速有效的方法.     

l0-范数约束的稀疏多径信道RLS常模盲均衡算法

针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题,提出了一种l0-范数约束的递归最小二乘常模盲均衡算法.该算法借鉴传统的递归最小二乘常模盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l0-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l0-范数约束的加权最小二乘误差代价函数,然后依据递归最小二乘算法推导出均衡器抽头系数更新公式.该算法发挥递归最小二乘常模算法收敛速度快的优势,并对幅度极小系数附加零点吸引调整,从而实现不同幅度抽头系数的快速收敛.理论分析与仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在保证较低剩余符号间干扰的前提下,能有效提高均衡器的收敛速度.