一种改进的双极性训练序列时域均衡LMS算法

为解决双极性训练序列无线信道中码间干扰的抑制问题,针对最小均方(least mean square,LMS)类算法在误差预测范围、步长选择和功率自适应方面的不足,提出一种前向预测—判决算法。建立了ARMA(p,q)模型,由梯度预测公式推导出本算法的具体形式,设置误码率和输出信号功率作为算法性能的衡量标准,Matlab仿真结果表明:该算法能较好地适应双极性序列,跟踪多径信道,大大减小误码率,使检出的信号功率不会因噪声的湮没而明显减小。