基于再生核Hilbert空间的非线性信道均衡算法

在高速无线通信领域,为消除码间干扰(ISI)必须研究非线性信道均衡技术。基于再生核希尔伯特空间(RKHS)研究非线性信道的自适应均衡算法。首先基于非线性维纳模型提出均衡器的结构,基于RKHS引入核方法,与仿射投影算法(APA)相结合推导出核仿射投影算法(KAPA),再通过引入松弛因子得到改进的KAPA算法。用蒙特卡罗法对提出的自适应算法进行仿真,从收敛性能、误码率(BER)、跟踪能力、计算复杂度等方面与其他算法做比较。在不增加计算复杂度的情况下,极大降低了误码率,非常适合时变非线性信道均衡的应用。

基于核自适应滤波器的时间序列在线预测研究综述

核自适应滤波器(Kernel adaptive filter,KAF)是时间序列在线预测的重点研究领域之一,本文对核自适应滤波器的最新进展及未来研究方向进行了分析和总结.基于核自适应滤波器的时间序列在线预测方法,能较好地解决预测、跟踪问题.本文首先概述了三类核自适应滤波器的基本模型,包括核最小均方算法、核递归最小二乘算法和核仿射投影算法(Kernel affine projection algorithm,KAPA).在此基础上,从核自适应滤波器在线预测的内容和机理入手,综述基于核自适应滤波器的时间序列在线预测方法.最后,本文将介绍这一领域潜在的研究方向和发展趋势,并展望未来的挑战.