一种基于负熵的Bussgang地震盲反褶积方法

独立分量分析作为一种新兴的信号处理工具,许多学者对其在地震信号处理领域中的应用进行了初步探讨。本文在Santamaria等提出的自适应高斯混合盲反褶积的基础上,结合独立分量分析中Bussgang类反褶积算法,通过引入约束项,对基于负熵准则的目标函数进行了改进,构造出新的非线性算子;同时采用修正的期望最大化(EM)算法优化反射系数高斯混合模型参数,成功地实现了地震信号的盲反褶积。数值模拟和实际资料处理的结果表明,该方法能较好地适应非最小相位系统,得到原始反射系数的最优估计,而且算法收敛快、精度高,是提高地震资料分辨率的有效手段。

基于Bussgang技术的盲均衡算法分析

该文分析了Bussgang类盲均衡算法的工作原理和无记忆非线性函数的选取,介绍了目前已提出的几种主要的Bussgang盲均衡算法。

一族新的Bussgang类指数拓展多模盲均衡算法

该文提出一类新的Bussgang指数拓展多模算法,进一步降低传统Bussgang类盲均衡算法收敛时的稳态误差的效果。分析了新代价函数和误差函数等对算法性能的影响,并给出了算法复杂度分析,展示了如何利用作图法求得星座特征常数R的过程。为了削弱该算法对于高阶统计量信息的依赖,提出一种星座特征常量R的近似计算方法,使得星座特征常数不再成为新算法良好工作所必须的先验知识。最后以星座点甚密集方形QAM和非方形QAM系统为例,通过仿真验证该算法对密集QAM系统的盲均衡能力。

一种适用于高阶QAM系统Bussgang类盲均衡新方法

该文提出一种适用于高阶QAM系统的新Bussgang类多模盲均衡算法。将新的代价函数与星座匹配误差函数结合,给出一种瞬时双模切换混合算法,然后设计了一种基于判决圆的模式切换准则,从而达到进一步有效降低新算法稳态误差的效果。最后,仿真结果以高阶256QAM信号为例,验证了该算法对于高阶QAM信号的盲均衡能力和良好效果。

基于倒三谱初始化的Bussgang类盲均衡算法研究

水声通信信道带宽非常有限。与自适应均衡算法相比,盲均衡算法不需要训练序列而节省了带宽,特别适合于高速水声通信和多点通信。Bussgang 类盲均衡算法计算简单,但收敛速度慢,且对权向量的初始化很敏感。不恰当的初始化会造成算法收敛到局域极小值。多谱类盲均衡算法收敛速度快,且是全局最优的,但计算量大,不利于硬件实现。本文利用倒三谱,根据倒三谱累积量方程,由一般数据计算得到倒谱参数,从而直接估计出均衡器参数,对Bussgang类算法进行初始化,大大加快了算法的收敛速度,保证了算法收敛到最优。通过对浅海信道均衡的计算机仿真,证明了该方法的有效性。

数据复用在Bussgang类盲均衡算法中的应用

为解决突发通信或非合作通信中接收数据短、直接均衡迭代难于收敛问题,该文将数据复用的思想引入Shalvi算法中。通过分析数据复用均衡后序列与原始码元序列峰度的关系,得出了数据复用方法有效收敛的原因。以此为基础,将该结论推广到整类Bussgang盲均衡算法,并分析了影响数据复用盲均衡效果的几个因素。仿真实验表明,数据复用方法大大减少了Bussgang算法收敛所需要的码元数目,有一定的工程实用价值。

基于Bussgang技术的盲均衡算法

为了减小码间干扰,常常采用均衡技术,基于Bussgang技术的盲均衡算法实现容易,特别是对其进行取符号简化后可大大减少其资源占用量,运算量小,收敛速度快。分析了基于Bussgang技术的盲均衡技术原理,对提出的几种算法的收敛速度进行了研究和比较,研究了算法的特性,提出了盲均衡的发展方向,对于通信质量的提高具有十分重要的工程意义。

盲均衡技术在水声信道均衡中的应用进展

简述了水声信道的一般特点,概述了基于Bussgang类盲均衡算法、基于高阶统计量类盲均衡算法、基于神经网络类盲均衡算法、基于小波变换类盲均衡算法的优缺点及其在水声信道均衡中应用的现状,并指出了其今后的发展方向。

通信中的盲均衡技术

影响通信质量的码间干扰需要均衡技术来解决,盲均衡优于传统自适应均衡之处在于其不需要用训练序列,并且通信中断后能自动恢复正常工作。着重介绍了盲均衡技术的原理及其算法发展过程,并结合盲均衡技术的最新研究进展,指出了以后的研究方向。盲均衡的实际应用对于提高通信质量具有十分重要的意义,如何将新理论应用于盲均衡技术,寻找适合实际系统应用的盲均衡算法是今后的重要任务。

基于均方误差的变步长恒模盲均衡算法仿真

阐述了用于信道盲均衡中恒模算法的数学模型和基本原理,在此基础上进一步研究其改进的变步长算法。采用的改进算法是以剩余均方误差作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。在分析不同步长对算法收敛性能的影响的时候,使用了集平均的处理方式,使得均方误差学习曲线变得较为平滑,易于比较。理论分析和计算机仿真实验均表明该算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。

一种用于重力测量信号畸变校正的盲反卷积算法(英文)

强阻尼和大时间常数是海洋重力仪的共同特性,它们在抑制垂直方向上干扰加速度的同时也造成了重力仪测量信号的幅值衰减和相位滞后。为了校正重力测量信号的畸变,获得高精度的重力异常信号,在分析重力仪和重力测量信号畸变原理的基础上,提出了一种单通道Bussgang算法,并应用于重力测量信号的畸变校正。该方法首先将盲反卷积滤波器近似简化为FIR模型,然后采用常数恒模算法对Bussgang均衡器权系数进行更新,并在此基础上对反卷积滤波器进行了估计,最后基于实测重力信号将该方法与Kalman逆滤波进行了试验对比。理论分析和试验结果表明,该重力信号畸变校正方法能有效地消除重力测量信号的畸变,且校正效果明显优于Kalman逆滤波,其校正后信号相对于原始信号的标准差为0.328×10-5 m/s2,而Kalman逆滤波校正标准差为1.838×10-5 m/s2。

基于不完整约束自然梯度算法的多道盲解卷

针对多输入多输出(MIMO)系统的Bussgang算法可能收敛到错误的解,而且收敛速度慢的缺点。章提出了不完整约束的自然梯度算法,该算法是由不完整约束条件与自然梯度算法的结合而推导出来的。通过计算机仿真对这两种多道盲解卷算法进行了比较,仿真试验表明:提出的算法收敛速度快,并且比Bussgang算法稳定。

盲均衡技术——数字广播电视的核心技术

盲均衡技术作为数字广播电视的核心技术 ,可以有效地消除码间干扰 ,改善收视效果。分析了盲均衡器的工作原理 ,介绍了常用的几类盲均衡算法 ,并指出了进一步研究的重点。

基于盲反卷积的盲自适应滤波器设计

通过盲反卷积的算法来实现盲自适应滤波,阐述了盲反卷积滤波器的工作原理及基本结构模型,通过调整滤波器系数来实现滤波,以便更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波,并借用Matlab仿真平台设计出自适应滤波器,验证了它的设计性能。

基于广义高斯分布的地震盲反褶积方法研究

Bussgang算法是针对褶积盲源分离问题提出的,本文将其用于地震盲反褶积处理.由于广义高斯概率密度函数具有逼近任意概率密度函数的能力,从反射系数序列的统计特征出发,引入广义高斯分布来体现反射系数序列超高斯分布特征.依据反射系数序列的统计特征和Bussgang算法原理,建立以Kullback-Leibler距离为非高斯性度量的目标函数,并导出算法中涉及到的无记忆非线性函数,最终实现了地震盲反褶积.模型试算和实际资料处理结果表明,该方法能较好地适应非最小相位系统,能够同时实现地震子波和反射系数估计,有效地提高地震资料分辨率.

无线OFDM系统广义信道分析和自适应盲信道估计算法

将OFDM系统接收端的FFT看成是广义信道的一部分,对无线OFDM系统多径环境下的广义信道进行了理论分析,证明了无线OFDM系统多径环境下广义信道子信道输出和其非线性估计输出之间服从Bussgang过程.在此基础上得到了自适应LMS Bussgang盲信道估计算法,并提出了加快算法收敛和防止误差传播的方法.避免了信号相关检测时,周期重发导频信号带来的有效传输速率降低和传输时延.结果证明该算法是稳健、低复杂度、次最优的.

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。理论分析和计算机仿真实验均表明,新算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。

盲均衡技术及其发展

分析了盲均衡技术的工作原理和均衡准则 ,介绍了其发展历程 。

浅析盲反卷积算法及其进展

在信号的传输过程中,由于时间延迟等存在,观测到的信号是源信号和通道的卷积,介绍了一些盲反卷积的基本算法,并对未来的盲反卷积算法发展方向进行了展望。

盲均衡技术的研究及发展

盲均衡技术是一种新兴的均衡技术,不需要发送训练序列就能在接收端恢复出发送序列。本文着重介绍了盲均衡技术的原理及其算法,并对盲均衡技术的新研究进行了展望。盲均衡技术能有效地克服码间干扰,对于提高通信质量具有十分重要的意义。