最低误码率非线性均衡器的快速自适应学习算法

针对最低误码率非线性均衡器的参数在线自适应学习问题,本文提出基于拟牛顿方法的快速自适应学习算法。采用Parzen窗函数方法估计误码率,通过设定切换条件,使参数学习在滑窗随机梯度法与滑窗拟牛顿法之间切换。这既增加了新算法的数值稳定性,又可提高收敛速度。通过对拟牛顿方法进行修改,还使新算法既可以在线自适应学习,也可用于高维参数的快速学习。仿真采用最低误码率非线性均衡器对通信系统进行干扰抑制和信道均衡,结果表明了新算法的高效性。

基于最低误码率准则的奇次三阶Volterra均衡器用于干扰抑制

该文针对通信系统中的干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的Volterra均衡器。区别于以往研究中采用最小均方误差准则估计Volterra核,本文采用最低误码率准则。仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器和基于最小均方误差准则的线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的Volterra均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于最小均方误差准则的Volterra均衡器;并且在计算复杂度与误码率性能的权衡中,奇次三阶Volterra均衡器更有实用价值。

最低误码率准则的多级软判决均衡器

针对通信系统干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的多级软判决均衡器.通过调节各级均衡器的拒绝门限,可使多级软判决均衡器在计算复杂度与误码率之间取得折衷.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的调频信号和调幅信号联合干扰下,基于最低误码率准则的多级软判决均衡器能表现出良好的性能,并且大大减少了计算复杂度.此外,还发现多个非线性均衡器的组合在降低计算复杂度的同时还可获得比单个均衡器更低的误码率.

复值的MBER非线性均衡器用于QAM信号

本文提出一种复值的最低误码率非线性滤波器用于非线性信道中QAM信号的均衡。推导了针对QAM信号的最低误码率准则训练算法的目标函数,并用Volterra序列来实现复值的非线性均衡器。为使非线性均衡器能在线自适应训练并增加训练算法的数值稳定性,提出一种滑窗随机梯度算法。大量仿真表明,对于非线性信道中QAM信号的均衡,最低误码率非线性均衡器的性能优于最小均方误差准则。