基于空间分集的判决反馈结构联合盲均衡算法

以QAM信号为对象,研究提高信号盲自适应均衡性能的算法,该算法利用联合MCMA+DD的误差函数并结合分集合并技术运用到非线性结构的判决反馈均衡器中,形成一种混合盲算法来均衡QAM信号。混合算法中同时利用两误差函数对系数进行更新以提高QAM信号的均衡适应能力,利用空间分集减少衰落的影响和利用非线性结构适应频响起伏大的信道。从仿真结果看,与其他算法相比,该混合算法加快了收敛速度,减小了稳态误差,并且纠正了相位旋转,有效性得到验证。

适合16-QAM信号的盲均衡算法

提出并采用修正恒模算法(MCMA)和判决引导的最小均方算法(DD-LMS)联合均衡算法,对16-QAM系统接收端的码间干扰进行均衡。分析了联合均衡的技术的实现方式和切换门限,对四种不同的均衡算法进行了仿真实验。仿真结果表明,MCMA与DD-LMS联合均衡算法较之其它三种均衡算法,能够将剩余误差迭代得更小,而且可以有效地修复传输过程中产生的相位偏移。

一种改进的变步长双模算法研究

在对常模算法(CMA)和改进常模算法(MCMA)的研究基础上,提出了一种改进的变步长双模算法(Variable Step-size MCMA-DD)。改进算法通过误差信号自动地调节步长,从而调节算法的收敛速度。通过仿真表明,改进算法具有与MCMA-DD算法相近的误码性能,但是很大程度地加快了算法的收敛速度。