摘要
提出了一种自适应变步长恒模盲均衡算法,利用剩余误差信号的自相关函数估计值作为控制步长的因子来自适应改变步长的大小,克服了恒模算法存在的固有缺陷。理论分析和仿真实验均表明该算法与恒模算法相比,在收敛过程中加快了收敛速度,收敛后又能减小对均衡器参数的误调,具有更小的稳态剩余误差。
A new variable step-size CMA blind equalization algorithm is introduced to conquerthe defects of CMA, in which the step size is controlled by the estimation of error signal's autocorrelation. Analysis and simulation results show that the new algorithm provides faster convergence at early stages of iteration and ensures less final misadjustment compared with the CMA.
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2007年第4期298-300,共3页
Journal of Taiyuan University of Technology
基金
山西省自然科学基金资助项目(20051038)
太原科技大学青年基金资助项目(2005013)
关键词
盲均衡
恒模算法
变步长
自相关函数
blind equalization
CMA
variable step-size
autocorrelation