稀疏信道下基于稀疏贝叶斯学习的精简星座盲均衡算法

针对稀疏信道的盲均衡问题,在精简星座均衡算法框架下建立线性模型,利用稀疏信道下均衡器固有的稀疏特性,引入具有稀疏促进作用的先验分布对均衡器系数加以约束,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代求解均衡器系数得到最大后验估计值。该文提出的均衡方法属于数据复用类均衡算法的范畴,能够适用于数据较短的应用场合。与随机梯度方法相比,算法性能受均衡器长度影响较小,收敛后误符号率性能更好,仿真实验验证了算法的有效性。