改进支持向量机和常数模算法水声信道盲均衡

针对盲均衡算法收敛速度较慢的问题,提出一种结合改进支持向量机和常数模算法的水声信道盲均衡算法。该算法首先利用具有优异小样本学习能力的支持向量机进行盲均衡器权系数初始化,在完成初始化后切换至运算量较小的常数模算法。考虑到支持向量机本身非自适应运算的限制,在时变水声信道条件下利用经典支持向量机获得的均衡器初始权向量与切换后的信道仍然存在失配。因此,本文导出时变条件下的改进支持向量机用于盲均衡器初始化,改善算法切换时的权系数失配,并结合分数间隔结构和内嵌数字锁相环进一步提高盲均衡算法性能。仿真和湖试实验结果表明:在时变水声信道条件下,本文算法的收敛性能优于经典支持向量机盲均衡算法。

稳定分布噪声下基于粒子滤波的多径时变信道盲均衡算法

提出了一种基于粒子滤波的多径时变信道盲均衡算法,并在此基础上进行扩展,提出了一种基于延迟抽样的盲均衡算法。新算法的贡献可总结为:推导出对称α稳定分布(SαS)噪声下对传输码元进行最大后验估计的盲贯序算法;对SαS分布噪声进行高斯近似并递推出信道及噪声未知参数的联合后验分布。仿真结果表明,所提出的算法是有效的,特别是在较强脉冲噪声情况下要优于其他算法。

基于分数间隔的水声信道盲均衡算法研究

理论上分析了分数间隔和波特间隔均衡器的差异,并通过仿真验证了分数间隔常数模算法比波特间隔常数模算法具有更快的收敛速度和更低的误码率,以及对深度谱零点水声信道较强的均衡能力。

水声信道盲均衡的符号判决双模新算法

针对常数模算法(CMA)收敛后均方误差大、双层符号误差常数模算法(DSECMA)收敛速度慢的缺陷,利用CMA的稳健性好和DSECMA计算量小的优点,提出了一种符号判决双模新算法(SDDMA)。该算法将均衡器与判决器输出序列模的平方差同均衡器输出序列模平方与DSECMA的常数模之差进行比较,根据比较结果,使迭代过程在CMA和DSECMA之间自动切换。该算法收敛后计算量比CMA小、均方误差比CMA与DSECMA都小,收敛速度比CMA与DSECMA快,有利于信息的实时恢复。水声信道盲均衡的仿真实验结果,进一步验证了该算法的性能。

典型水声信道盲均衡算法比较研究

水声通信系统因所处的环境复杂,水声信道均衡是一个非常重要的环节,在简介典型的4种盲均衡算法原理的基础上,即最小均方恒模算法(Least Mean Square Constant Modulus Alogorithm,LMS-CMA)、修正恒模算法(Modified Constant Modulus Alogorithm,MCMA)、判决引导(Decision Directed,DD)算法、双模式切换算法等,采用典型实数水声信道和混合相位的复数水声信道两种模型进行仿真测试,实验结果表明,相对于LMS-CMA和MCMA算法,双模式切换算法具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差;相对于DD算法,双模式算法具有更佳的稳健性.

基于输出过采样的IIR信道迫零盲均衡

本文提出一种新的针对单输入单输出IIR信道的盲均衡算法.首先通过对信道输出的过采样建立特殊的多信道模型.对多信道模型的输出应用线性预测,证明了预测误差只包含多信道模型冲激响应在第一个时隙的参数,并给出最佳线性预测器的长度.通过预测误差的协方差矩阵可以求解该冲激响应参数.基于该参数可构造出不同时延的迫零均衡器.仿真结果显示了本文算法的有效性.

盲信道均衡的动量恒模算法

介绍了盲信道均衡恒模算法(CMA)的基本原理,对恒模算法的缺点进行了分析,通过修正恒模算法的迭代公式提出一种动量恒模算法(MCMA)。利用QPSK信号,采用计算机仿真的方法对动量恒模算法与恒模算法进行盲均衡性能比较,模拟结果显示,MCMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。

一种基于信道盲辨识和盲均衡的多径信道调制方式识别算法

针对多径环境下MPSK和MQAM信号的调制识别问题,该文提出了一种基于信道盲辨识和盲均衡的调制识别算法。算法首先进行信道阶数精确估计,然后以矩阵外积分解为基础,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡的稳定性,最后,对均衡后的星座图进行多级减法聚类,得到信号的调制方式。与现有算法相比,算法结构简单,所需数据量小,适用范围广,实用性强。仿真结果证明了算法的有效性。

高阶谱与二阶循环谱在信道盲辨识与盲均衡中的性能比较(英文)

重点研究了高阶谱和二阶循环谱及其在信道盲辨识与盲均衡中的应用 ,对基于最小二乘和快速傅立叶变换的算法进行了比较 ,得出了一些重要结论 :高阶谱算法具有较强的抗高斯噪声性能 ,但其收敛速度慢 ;二阶循环谱算法具有收敛速度快和所需数据量小的优点 ,但其收敛残余误差大。

多径信道中盲信道均衡的恒模算法

许多数字通信系统常受到由带限收发滤波器及多径效应引起的码间干扰,为达到可靠通信必须进行信道均衡,传统的方法是基于训练序列的信道均衡。近些年来盲信道均衡引起了人们极大的兴趣,其中应用最广泛的自适应均衡算法是盲信道均衡恒模算法。论述盲信道均衡恒模算法的基本原理,从恒模代价函数出发详细推导出盲信道均衡恒模算法并给出Matlab实现代码。计算机仿真证明此代码的有效性。

盲信道均衡的欠定递推最小二乘恒模算法

在分析传统盲信道均衡恒模算法的基础上,提出一种基于恒模准则的欠定递推最小二乘盲信道均衡算法(URL-CMA)。新算法将多个新增数据点同时以矩阵形式参与迭代运算,有效地增加了使算法趋向收敛的信息。采用计算机仿真的方法对该算法与传统的恒模算法进行了盲均衡性能比较,模拟结果显示,对于复杂的QAM信号,URL-CMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰(ISI)等方面具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。

一种多阀值神经网络盲信道均衡技术在海上通信系统中的应用

盲信道均衡技术利用信号的统计特性来估算多经信道的特征系数,并且会自适应对系数进行调整。海面无线通信系统由于存在多经干扰及海面噪声的多重影响,通信信道色散特性变化较快,利用盲信道均衡技术能较好的适应海面复杂的通信环境。而神经网络能够很好的处理复杂的统计学数据及非线性数学模型,本文研究了现有的基于神经网络的盲信道均衡技术,在此基础上提出一种新的多阀值神经网络盲信道均衡算法,最后给出算法的仿真结果。

匹配星座图盲信道均衡算法

文章首先阐述了一般的盲信道均衡模型,然后提出了一种新颖的基于星座图匹配的盲信道均衡算法,通过与其它算法进行实验比较,得到的仿真数据表明本文算法在最小误差、收敛效果、计算速度等方面优于其它算法。

修正多模算法的盲信道均衡

基于对恒模算法(CMA)和多模算法(MMA)的研究,在两种算法的基础上提出了一种修正的多模算法。计算机仿真的结果表明,与恒模算法以及多模算法相比,该算法有较小的剩余误差和码间串扰(ISI)以及更稳定的收敛效果;而且该算法克服了信道传输引起的相位模糊(相位偏移)。

盲信道辨识与均衡基于二阶统计量的递推算法

利用通信信号超采样后所具有的循环平稳性,给出了一种新的基于二阶统计量的算法来完成对非最小相位系统的辨识和估计,利用了一组特征矩阵所包含的信息来进行估计,使估计性能得到了提高.与基于二阶统计量的非递推盲均衡算法相比,这种方法给出求解所定义的代价函数的最优解的有效递推算法,可以逐个地得到所有特征矢量,最终得到解析解.该算法在低信噪比的环境下仍然可以有效地完成估计,克服了传统的盲均衡算法抗噪性能差的缺点,而且其运算复杂度仍然比较小.

色散CDMA信道中的盲均衡和多用户检测

本文就色散CDMA系统中的盲多用户检测问题进行了讨论。在没有信道或用户特征波形的先验知识时 ,我们通过应用盲MIMO信道识别和均衡理论 ,证明了恢复多用户信息字符的可能性。

变步长双模式盲均衡算法在复合系统中的应用

在复合系统通信中,飞行器的高动态性引起多普勒频移,使载波频率偏移引起接收相位发生旋转,应用恒模(CMA)算法,不能克服信号相位旋转。给出了一种变步长双模式盲均衡算法,该算法在快速收敛基础上能有效克服相位旋转,同时保证稳态误差在可靠范围之内。仿真结果证明,应用该算法的复合系统具有良好的抗多径干扰能力和更好的测距性能。

基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法

传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 d B以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。

基于锦标赛混沌人工蜂群算法的水声信道均衡

为克服水声信道的时变性和多径时延效应导致的码间干扰,本工作在常模盲均衡算法的基础上,提出一种锦标赛选择的混沌人工蜂群算法用以优化盲均衡算法。该算法采用混沌映射初始化种群、锦标赛选择策略以及新生种群的高斯扰动对传统人工蜂群进行改进,增加了种群的多样性,提高了算法的全局信息利用率,避免了早熟现象。将锦标赛选择的混沌人工蜂群算法应用于水下信道盲均衡算法后,在收敛速度基本不变的情况下,盲均衡输出的均方误差明显降低,有效改善星座图的收敛精度,大大提升了盲均衡技术的有效性。

一种变步长双模式盲均衡算法的研究

在移动通信中,物体的高动态性引起多普勒频移,应用恒模(CMA)算法,不能克服波频率偏移引起的接收信号相位旋转。针对其存在的缺点,给出了一种变步长双模式盲均衡算法,该算法将修正常数模算法(Modify constant modulus algorithm,MCMA)和判决引导(Decision directed,DD)算法有机结合,不仅具有较快的收敛速度,而且能在去除码间干扰的同时有效克服相位旋转和一定范围的载波频率偏移,具有很好的实用性。通过计算机仿真验证了该算法的性能。