逐幸存序列算法引导的快速盲均衡算法

传统的盲均衡算法无法满足信号快速均衡的要求,限制了这类算法在突发信号通信中的应用.逐幸存序列算法具有信道跟踪性能好,无判决延迟的特点,但计算量较大,难以实现实时处理.本文提出利用逐幸存序列算法实现信道参数的快速跟踪,再通过非最小相位求逆和FIR逼近联合的方法得到线性均衡器系数,之后切换到DD-LMS算法,实现信号的快速盲均衡,为盲均衡算法在突发信号通信中的应用提供了有效的方法.

适用于稀疏多径信道的稀疏自适应常模盲均衡算法

为了提高稀疏多径信道盲均衡器的收敛速度,提出了一种适用于多进制相移键控(MPSK,M-order phase-shift keying)信号的l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法首先利用信号的常模特性和均衡器抽头系数的稀疏性,构造出基于l0-范数约束的稀疏常模盲均衡代价函数,然后依据梯度下降法推导出均衡器抽头系数更新公式,并对迭代步长进行归一化和比例系数化。算法为每个抽头系数分配与其当前时刻的幅度成正比的步长参数,并自适应地对幅度极小系数做向零收缩微调。理论分析和仿真实验表明,与现有稀疏多径信道盲均衡算法相比,该算法在保持较低剩余符号间干扰的同时,能有效提高均衡器的收敛速度。

l_0-范数约束的稀疏多径信道RLS常模盲均衡算法

针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题,提出了一种l_0-范数约束的递归最小二乘常模盲均衡算法.该算法借鉴传统的递归最小二乘常模盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l_0-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l_0-范数约束的加权最小二乘误差代价函数,然后依据递归最小二乘算法推导出均衡器抽头系数更新公式.该算法发挥递归最小二乘常模算法收敛速度快的优势,并对幅度极小系数附加零点吸引调整,从而实现不同幅度抽头系数的快速收敛.理论分析与仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在保证较低剩余符号间干扰的前提下,能有效提高均衡器的收敛速度.