改进的变步长抖动符号误差常数模算法

常数模算法(constant modulus algorithm,CMA)在信道均衡中得到广泛应用,DSE-CMA(dithered signed-error constantmodulus algorithm)是CMA的改良版本,它降低了CMA的资源消耗,但具有剩余误差大、收敛速度慢和无法纠正相位错误的缺点。为克服这些缺点,在深入研究各类常数模算法的基础上,利用误差信号瞬时能量构造步长调整函数,并重新定义误差函数,提出了一种改进的变步长DSE-CMA。仿真结果和实际测试表明,新算法不仅保留了DSE-CMA的鲁棒性和低实现成本,而且具有收敛快、剩余误差小和恢复相位的特点,适合在高速率环境中应用。

动量抖动符号误差恒模盲多用户检测算法

针对直扩码分多址通信系统中存在的多址干扰抑制问题,采用加入动量项加快算法收敛的方法,提出一种基于动量抖动符号误差的恒模盲多用户检测算法,在理论上证明该算法的收敛性。通过计算机仿真对该算法与其他算法进行比较,结果证明该算法有较好的收敛性、跟踪性和鲁棒性。

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足,提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法,将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算,大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器,具有收敛速度快,超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明:该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用,对水下数据通信有很强的实用价值。

基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法。该算法可通过调节分段点位置来改变误差函数特性,并得到适合信道均衡的具有奇对称性的误差函数,从而具有收敛速度快或稳态误差小的特点。用两径水声信道和负声速梯度水声信道对算法的性能进行仿真研究,结果表明:对于前一信道均衡,新算法的收敛速度明显快于CMA;对于后一信道均衡,新算法的稳态误差明显小于CMA。

基于动态可变分段误差函数的常数模盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析基于可变分段误差函数的常数模盲均衡算法的基础上,提出了基于动态可变分段误差函数的常数模盲均衡算法.该算法利用均方误差(MSE)来动态调节误差函数的分段点位置,误差函数特性在均衡过程中随着MSE不断变化,使得算法误差模型与发射信号的模型不断匹配,从而具有增加收敛速度和减小稳态误差的特点.分别用混合相位水声信道和最小相位水声信道对提出的新算法进行仿真实验,结果表明:对于混合相位水声信道,新算法的收敛速度明显快于CMA,且具有更小的稳态均方误差;对于最小相位水声信道,新算法的稳态均方误差明显小于CMA,而收敛速度相当.

一种快速收敛的符号回归常数模盲均衡算法

为了加快符号回归常数模算法(SRCMA)的收敛速度,本文提出了一种适合于BPSK信号 的快速算法。该算法用新的误差函数替代SRCMA中的误差函数,新误差函数针对BPSK信号而 设计。新算法采用分数间隔均衡模型,有效地加快了SRCMA算法的收敛速度。水声信道仿真实验 表明,该算法性能稳定,收敛速度快,适用于快速变化信道的盲均衡和水声通信数据的实时恢复。

基于常数模算法和自适应变模值符号Godard算法的联合盲均衡(英文)

在数字通信系统中为了克服码间干扰,常采用基于不需要使用训练序列的常数模算法的分数间隔盲均衡技术.但是该技术在对非常模信号,如高阶QAM信号,进行均衡时存在稳态均方误差大的缺陷.因此提出了一种基于常数模算法和自适应变模值符号Godard算法的联合盲均衡.新方法将常数模算法作为基础部分用来使接收信号的眼图睁开;将自适应变模值符号Godard算法作为第二部分用来进一步减少算法的残留误差.通过计算机仿真验证了新方法比基于常数模算法的分数间隔盲均衡具有更低的稳态均方误差.

DSE-CMA:一种新的常数模盲均衡算法

针对单输入多输出 (SIMO)通信接收系统模型下的常数模算法计算量比较大的缺点 ,以及另一种改进的 CMA算法 ,即 Signed- Error CMA算法收敛性能不稳定的弱点 ,引入了一种新的盲均衡算法 ,即 Dithered Signed- Error CMA(DSE- CMA)算法 ,并分析了 DSE- CMA算法的实现原理和实现过程中的各种约束条件 ,通过仿真实验比较了这 3种算法的性能 .实验表明 ,DSE- CMA算法具有与一般恒模算法相近的性能 ,但计算量明显减小 ,且比 SE-

一种改进的变步长常数模算法

常数模算法是一种最为常用的盲均衡算法,普遍应用于恒包络信号和非恒包络信号的均衡,但存在收敛速度慢和剩余误差大的缺点。在深入研究常数模算法的基础上,该文提出一种改进的变步长算法,对其性能进行了理论分析,并对二值序列以及正交幅度调制信号进行了仿真。理论分析和仿真结果表明:该算法具有收敛速度快、剩余误差小的特点。

并联滤波的常数模与判决引导融合盲均衡算法

针对常数模和判决引导双模式盲均衡算法切换时机选择困难问题,提出了一种并联滤波的双模式融合盲均衡算法。算法以并联滤波器作为盲均衡器,两路子滤波器分别以常数模算法准则和判决引导算法准则进行更新,通过加权因子实现两种算法模式自适应切换,完成两种算法的融合处理,加权因子依据归一化均方误差进行调整。为防止信道突发干扰,定义了归一化均方误差信息熵增量,以信息熵增量为判据适时实现均衡器和加权因子重置,使算法在信道突发干扰条件下能实现自适应跟踪。计算机仿真和水池试验处理结果表明:该算法有效地结合了常数模和判决引导算法的优点,具有较好的均衡性能。

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。

用于MQAM调制的双模式Sign-CMA盲均衡算法

在Sign-CMA算法基础上,提出了一种用于MQAM数字通信系统的双模式盲均衡算法。该算法克服了CMA算法稳态误差大的缺点,提高了Sign-CMA算法的收敛速度,并能纠正信道存在的相位旋转,实现载波恢复。

适用于高阶QAM系统的多模盲均衡新算法

利用QAM信号星座图特点,该文提出了两种含软判决的多模盲均衡算法:MMA+SDD算法和SMMA+SDD算法。两种算法都克服了CMA算法剩余误差大的缺点,在均衡的同时能够克服相位偏转。从仿真结果看,两种新算法的收敛性能和稳态均方误差较CMA+SDD有了进一步提高,其中,MMA+SDD收敛性能最佳,SMMA+SDD的计算复杂度最低。

水声信道盲均衡的最小平方峭度恒模算法

用误差信号峭度定义了平方峭度代价函数 ,提出了盲均衡器权系数更新的最小平方峭度恒模算法 ,该算法更新方程中含有的误差信号峰度因子有效地消除了高斯性误差信号的影响 ,加快了收敛 ,减小了收敛后的均方误差和码间干扰。用负声速梯度水声信道 ,对算法的性能进行了仿真研究。结果表明 :该算法在收敛速度 ,收敛后的均方误差及码间干扰等方面的性能优于常数模算法与最小平均峭度恒模算法。

基于符号峭度最大化的水声信道盲均衡算法

利用随机信号的峭度能完全抑制高斯噪声(TN)的特点,结合符号算法,推导了盲均衡器权向量更新的符号峭度最大化自适应算法(SKMAA),该算法计算量小,在收敛速度与均方误差等方面的性能均优于CMA算法,特别有利于水声信息的实时恢复。通过水声信道盲均衡的仿真实验,进一步验证了该算法的有效性。

计算有效的多模盲均衡算法

为了进一步降低多模盲均衡算法的计算复杂度,研究了一类计算有效的量化误差多模算法。符号误差多模算法对误差信号取符号操作,降低了计算复杂度,易于硬件实现。采用抖动量化技术可以进一步提高符号算法的鲁棒性,但稳态均方误差性能有所下降。利用变步长策略的变步长抖动符号误差算法不仅收敛速率快,而且具有低稳态均方误差值。仿真结果验证了这三种算法的特性。

基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了双曲正切误差函数,提出了基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡新算法。该算法利用双曲正切误差函数关于均衡器输出幅度等于常数模的轴奇对称特性来减少均方误差,利用变步长来加快收敛速度。用负声速梯度水声信道,对算法的性能进行了仿真研究。结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷。

一种改进的自适应恒模算法收敛特性的研究

常数模算法是数字通信中经常使用的一种盲均衡技术,但它的收敛速率非常缓慢,为了改善收敛特性,本文就4种典型的误差方程进行了分析、仿真,发现误差方程对CMA的收敛速度以及调整过程中是否能收敛到全局最小点都有影响,并在此基础上提出了一种改进的误差方程。仿真结果表明,改进后的误差方程具有较好的收敛速度,而且总能收敛到全局最小点。

一种混合盲均衡算法在车载以太网中的应用

阐述针对车载以太网信道,提出一种适用于PAM3信号的混合盲均衡算法。在算法初始迭代的时候采用改进的常数模算法CMA,根据判决误差值来切换到判决导向最小均方误差DDLMS算法。仿真结果表明,混合盲均衡算法不仅收敛速度快,而且得到的剩余稳态误差小,具有良好的均衡效果。

最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现

介绍了基于 FIR和 IIR的采用最小均方误差 (MMSE)算法的判决反馈均衡器 ,针对该算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器 :LMS算法和 CMA算法 ,对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点 ,在此基础上提出了一种改进的混合算法 .仿真表明 ,该算法只需要少量的训练序列 ,性能比 CMA算法有明显的改进 .