一种改进的双模式遗传盲均衡算法

水声通信系统,为了消除由多径传播的码间干扰问题,主要采用常数模盲均衡算法(CMA),但存在收敛速度慢以及盲相的特点。为了克服常数模算法的缺点,提升水声通信的质量,在分析了常用的常数模盲均衡算法以及遗传盲均衡算法的优劣性后,利用指导性Cadzow定理解决了两种算法的融合问题,提出了一种改进的双模式遗传盲均衡算法。仿真结果表明该算法有效地结合了CMA算法以及遗传算法的优点,解决了CMA算法收敛速度慢的问题,提升了水声通信的质量。

双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)均衡多模QAM信号收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷,提出了一种基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法(DBSIO-MMA)。该算法将2个蝙蝠群独立全局寻优得到的一组最优位置向量分别作为多模盲均衡算法(MMA)初始化最优权向量的实部与虚部,以此提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,蝙蝠算法(BA)全局搜索成功率高、收敛速度快的特点在DBSIO-MMA中得到很好地体现。与CMA、MMA、粒子群多模盲均衡算法(PSO-MMA)、单蝙蝠群多模盲均衡算法(BA-MMA)相比,DBSIO-MMA具有更快的收敛速度和更小的均方误差。

基于GNURadio的CMA盲均衡器和锁相环组合设计与实现

在分析Bussgang类恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)盲均衡基础上,使用改进型CMA结合二阶锁相环(PLL)的盲均衡方法,实现对MQAM(M=4,16,64)和MPSK(M=2,4,8)信号经过高斯噪声信道后发生的频率偏移和相位偏移的消除。组建了基于GNURadio和USRP软件无线电平台的CMA+PLL盲均衡处理模块。通过对MQAM和MPSK信号的测试,模块在噪声影响下对信号频率和相位偏移依然有良好的纠正性能,为使用软件无线电平台实时接收处理信号做好模块化验证。