非线性信道的均衡算法研究

本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型.基于该系统模型,分别提出并推导了三种非线性信道的均衡算法:NCRLS算法、NCKalman算法和NCRPEM算法,并对这三种新算法的性能进行了比较.仿真结果表明,在剩余均方误差方面三种算法中NCKalman算法最小,NCRPEM算法次之,NCRLS算法较差;在收敛速度方面NCRPEM算法收敛最快,NCRLS算法次之,NCKalman算法较差.

基于小波包变换的非线性信道均衡器

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道,为了提高基于最小均方误差算法的判决反馈均衡器的收敛速度,首先提出用一族正交小波包基函数来表示非线性信道判决反馈均衡器及其输出,然后给出基于小波包变换的非线性信道自适应均衡算法。该算法实现了小波包与非线性信道模型的结合,在计算量增加不多的前提下,利用小波包对小波空间的进一步划分以及比小波变换更强的去相关能力来减小输入信号相关阵的条件数。对典型非线性信道模型的仿真结果表明,该算法可有效提高均衡器的收敛速度。

非线性信道的LMS Newton均衡算法的研究

本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型,由此模型给出并推导出了基于该信道模型的NCLMS算法、改进1型NCLMS Newton算法和改进2型NCLMS Newton算法。仿真结果表明,NCLMS算法收敛速度慢且性能不稳定;改进1型NCLMS Newton算法克服了NCLMS算法收敛速度慢的缺点并提高了算法的稳定性;改进2型NCLMS Newton算法在继承了改进1型NCLMS Newton算法的优点之上进一步提高了算法的收敛速度,逼近理想NCLMS Newton算法。

基于Hammerstein模型的非线性信道广义线性盲均衡算法

为了提高非线性信道盲均衡的性能、降低运算复杂度,本文以Hammerstein模型代替传统的Volterra级数模型来模拟非线性信道,利用非线性信道接收信号呈现非圆性的特点,构造了一种新的基于Wiener非线性模型的广义线性盲均衡器,并在常模准则的基础上提出了NCWL-CMA和NCWL-CMA Newton-like两种非线性信道广义线性盲均衡器抽头系数更新算法.理论分析和仿真实验结果表明,与传统盲均衡算法相比,新算法显著地降低了剩余码间干扰,提高了收敛速度.

卫星非线性信道下非对称MAPSK优化设计

为了克服非线性失真对卫星通信系统的影响,首先论述了卫星非线性信道的特性,提出了在调制端对MAPSK映射星座进行非对称设计,在解调端采用标准的解映射星座进行解调的方法。通过仿真试验验证了此方法能够补偿非线性失真对MAPSK调制信号带来的相位和幅度的影响。

基于小波变换的非线性信道判决反馈均衡算法

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道 ,在分析一种基于关联模型的非线性信道判决反馈均衡器的基础上 ,提出用正交小波表示非线性信道判决反馈均衡器并给出了自适应均衡算法。该算法的优点是将小波变换与关联模型相结合 ,利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差 (LMS)算法来提高收敛速度 ,计算量增加不多 ,易于实时实现。仿真结果表明 。

非线性信道下OFDM峰均比抑制算法研究

针对正交频分复用(OFDM)具有较高的峰值平均功率比(PAPR)问题,对常用的几种典型的OFDM峰均比抑制算法进行了简要介绍,通过建立实际的非线性信道仿真模型,在系统频谱辐射模板约束下对几种算法降低峰均比的能力和对功率放大器输出功率回退的改善性能进行了仿真,同时对各算法的误码率性能进行分析。仿真结果表明限幅法的综合性能较好,易于实现,可在实际系统中进行应用。

非线性信道判决反馈均衡器

本文针对严重线性失真、轻度非线性失真的信道提出了一种简单实用的非线性信道判决反馈均衡器。它是一个将关联模型非线性信道均衡器与线性信道判决反馈均衡器相结合的产物。对典型的非线性信道模型所做的模拟试验表明,该均衡器不仅简单实用、便于实时处理,而且均衡性能得到较大的改善。

基于再生核Hilbert空间的非线性信道均衡算法

在高速无线通信领域,为消除码间干扰(ISI)必须研究非线性信道均衡技术。基于再生核希尔伯特空间(RKHS)研究非线性信道的自适应均衡算法。首先基于非线性维纳模型提出均衡器的结构,基于RKHS引入核方法,与仿射投影算法(APA)相结合推导出核仿射投影算法(KAPA),再通过引入松弛因子得到改进的KAPA算法。用蒙特卡罗法对提出的自适应算法进行仿真,从收敛性能、误码率(BER)、跟踪能力、计算复杂度等方面与其他算法做比较。在不增加计算复杂度的情况下,极大降低了误码率,非常适合时变非线性信道均衡的应用。

新型非线性信道判决反馈自适应均衡器

针对信道的线性和非线性失真,在分析简化的非线性滤波器的基础上,利用判决反馈均衡器的结构特点对其进行扩展,提出了两种新型结构的判决反馈均衡器,并利用NLMS推导出自适应算法。仿真表明,此新型结构能够有效消除码间和非线性干扰,提高误码性能。

Legendre神经网络非线性信道均衡

在分析Chebyshev正交多项式神经网络非线性滤波器的基础上,利用Legendre正交多项式快速逼近的优良特性以及判决反馈均衡器的结构特点,提出了两种新型结构的非线性均衡器,并利用NLMS算法,推导出自适应算法.仿真表明,无论通信信道是线性还是非线性,Legendre神经网络自适应均衡器与Cheby-shev神经网络均衡器的各项性能均接近,而Legendre神经网络判决反馈自适应均衡器能够更有效地消除码间干扰和非线性干扰,误码性能也得到较好的改善.

有记忆非线性信道的自适应估计

利用非线性差分方程作为有记忆非线性信道的估计模型。根据正交估计原理和快速正交算法,利用非线性信道的输入和输出序列可以迅速估计出该差分方程的基向量和权系数。我们提出的非线性信道估计器的结构使其具有较好的自适应能力。模拟结果表明,对弥散非线性电话信道的估计均方误差小于0.05;对有较强非线性失真的信道,则具有更好的估计性能。实际的运算量可以减少到50％。

非线性信道UQPSK系统的基带处理载波恢复环

针对线性信道下四次方环、二相COSTAS环、MAP环应用于UQPSK系统的局限性,提出了一种易于实现的非线性信道下UQPSK系统的载波恢复环—基带处理环,并分析了其性能。通过计算机模拟证明,基带处理环用于提取非线性信道下UQPSK信号载波,能够克服非线性器件的不良影响,性能良好。

基于支持向量机的非线性信道盲均衡算法研究

针对非线性信道盲均衡问题,考察了一种基于支持向量机的单输入单输出(SISO)盲均衡算法,该算法利用通信信号的常数模特性,将非线性盲均衡问题转化为非线性支持向量回归问题。在此基础上,本文利用分集技术,将该算法拓展至单输入多输出(SIMO)的情况。对两种算法进行的计算机仿真表明,基于支持向量机的SISO盲均衡算法能够有效地抑制信道中的非线性码间干扰;本文提出新算法由于更好地利用了信道的时空特性,具有剩余平均模误差小的优点。

α稳定分布噪声下基于核方法的非线性信道均衡算法

为了提高α稳定分布噪声下非线性信道均衡器的性能,本文利用核方法处理非线性问题,结合最小平均p范数算法的核心思想,构造了α稳定分布噪声下基于核方法的非线性均衡器,提出并推导了α稳定分布噪声下核最小平均p范数均衡算法。首先,通过核函数将接收信号映射到高维特征空间;然后,在高维特征空间中利用LMP算法对信号进行均衡;最后,将均衡器的输出信号表示为内积形式并利用核函数将其转化到输入空间进行计算。理论分析和仿真实验结果表明,与核最小均方算法和最小平均p范数算法相比,新算法在保证收敛速度的前提下降低了稳态误差,能够更好地对α稳定分布噪声下的非线性信道失真进行补偿。

非线性信道下一种自适应进化粒子滤波盲均衡方法

对于高功率放大器引起卫星信道非线性失真问题,提出了一种自适应进化粒子滤波盲均衡方法。该算法利用粒子滤波对信道参数及发送符号进行联合后验估计,通过对粒子自适应引导变异,克服了标准粒子滤波算法中样本退化的现象,使新方法具有更好的盲均衡性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波相比,该方法能够更精确地估计信道参数,且误码率性能也有所改善。

非线性信道判决反馈快速收敛神经网络均衡器

针对严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种神经网络判决反馈均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入二层感知器中，学习时充分利用训练信号的信息，在可调权数较少的情况下，取得了较好的均衡效果，人为选择初始权值大大提高了收敛速度。模拟结果表明：该均衡器简单实用、便于实时处理，且均衡性能有较大的改善。

一种结构自适应的非线性信道神经网络均衡器

针对非线性信道提出了一种判决反馈神经网络自适应均衡器结构自适应方法．经自适应优化了的结构，既可以以最少的参数保持较好的均衡性能，又可以显著降低运算量，从而极大地提高处理速度．模拟结果表明，该均衡器切实可行。

基于模糊自适应推理系统的非线性信道参数辨识

当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围,必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对高速通信中非线性信道的辨识,提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法。利用减法聚类法实现对ANFIS网络结构识别,在此基础上采用误差反传和最小二乘相结合的混合学习算法训练网络,从而实现对非线性信道的辨识。仿真结果表明,该方法与BP网络相比具有更高的收敛速度和识别精度,与基于网格划分的ANFIS相比,具有更高的运算效率。

基于非线性信道先验的水下盲图像复原方法

为了将水流干扰下的运动模糊图像恢复成清晰图像,提出基于非线性信道先验的水下盲图像复原方法。第一,利用差异通道增益对红色通道进行初始补偿,估计出精确的环境背景光;第二,求取红通道的粗略传输图,对初始传输图进行导向滤波处理得到精准的透射率;第三,在红、绿、蓝三通道中附加各自通道的环境背景光来统一上述透射率,利用补偿屏蔽的方式合并得到去雾的水下盲图像;第四,基于非线性信道先验获得去雾水下盲图像的初始复原图像,将初始复原图像、模糊核以及潜在清晰图像经过多次迭代计算得到最终的水下复原图像。实验结果表明,与水下暗通道先验算法、水下retinex增强以及水下归一化总变分方法相比,所提方法在Ancuti数据集上的水下图像评价指标值分别提升了21.7%、10.9%、26.5%,对水流干扰下的运动模糊图像有较好的复原效果。