一种改进的盲均衡算法

提出了一种改进的变步长的VS-CMA,步长根据后验误差功率大小自适应地增加或者减少。与传统盲均衡CMA算法相比,可以使得算法收敛时间减少10%￣30%,同时有更好的最大偏差(MaximumDistortion,MD)性能,相同的最终剩余均方误差(MSE)性能,硬件复杂度也没有增加。

基于概率和自适应的最大后验概率盲均衡算法

为了减小最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)盲均衡算法中稳态剩余误差和加快收敛速度,提出了一种改进的基于概率和自适应σ的MAP盲均衡算法。根据概率论的原理,分析了MAP算法中σ表示的实际意义,改进算法通过改变更新方程中的高斯信号方差值σ,即由固定值改为可变值,再运用不等概思想进一步的提高了MAP算法的收敛性能。仿真结果表明,与MAP盲均衡算法相比,改进型MAP盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能。

基于最大后验估计的自适应盲均衡算法

为了减小最大后验概率(MAP)盲均衡算法中稳态误差和收敛速度,提出了一种改进的基于最大后验估计的盲均衡算法。运用不等概思想改进自适应σ的MAP盲均衡算法,得到了基于概率和自适应σ的MAP盲均衡算法。定量分析和仿真结果表明改进算法和MAP的盲均衡算法相比,稳态调整量的理论值更小,稳态剩余根均方误差值小于MAP盲均衡算法,收敛速度快于MAP盲均衡算法。

基于快速牛顿法的自正交变换域(N-SO-TRLMS)算法研究

提出一种能够较好改善剩余误差性能的低复杂度自正交变换域(N-SO-TRLMS)改进算法,该算法基于快速牛顿算法的思想,降低了SO-TRLMS算法中近似变换对输入逆矩阵的估计误差;理论推导了改进算法的误码率解析表达式,分析了剩余误差和运算复杂度;静态和动态干扰环境下的仿真结果表明:改进算法在保持快速收敛特征的前提下,表现出较小的剩余误差和较强的鲁棒性。