用于MMSE合并的受约束LMS算法分析

建立了受约束最小均方(LMS)算法,实现正交频分复用(OFDM)系统中分集信号的自适应最优(MMSE准则)合并,解决了输入信号高度相关时传统自适应算法的收敛速度问题.对接收到的分集信号进行变换,使其具有相同的期望响应,然后并行送入自适应滤波器,在给定的约束条件下,完成分集信号的自适应最优合并.推导出的解析式表明,算法的收敛性能与输入信号的自相关矩阵无关,完全由归一化的步长参数控制.

一种用于水声相干通信系统的自适应均衡算法

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。为了减少多通道数据处理的复杂性、优化算法、提高算法精度,该文提出了自适应自最优预合并多通道判决反馈均衡算法。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起,使用统一的误差信号,按照最小化均方误差(MMSE)准则调节各部分的系数,从而实现均衡器性能的全局最优。仿真试验和湖上试验对该算法的性能进行了分析。实验结果表明,该文提出的算法可以进一步减少运算量,提高通信系统的接收性能,算法性能优于已有算法。