基于联合误差控制的变步长双模盲均衡算法研究

针对CMA+DDLMS双模式盲均衡算法对相位不敏感、收敛速度慢、突然切换容易造成误码率升高以及算法不稳定等问题,提出一种基于联合误差控制的变步长双模切换盲均衡算法。与现有双模式算法相比,新算法引入变步长因子有效提高算法收敛速度,同时采用联合绝对剩余误差和判决区域控制的双模切换保证算法的稳健性。采用16QAM系统的仿真结果表明,新算法具有抗干扰能力强、收敛精度高和收敛速度快等特点。

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS+MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS+MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。

一种有效的混合均衡算法

提出一种基于自适应均衡算法和盲均衡算法的混合算法DDLMS—Godard算法,该算法充分发挥了DDLMS算法和Godard算法的优势,克服了各自的缺陷.在MATLAB6.0平台上的性能仿真结果表明,DDLMS—Godard算法不仅收敛速率快,而且稳定性好,具有很好的实用价值.

QAM均衡器的设计与实现

通过对QAM均衡算法和均衡器结构的分析,总结了如何根据系统的需要来选择算法和均衡器实现的结构。本文采用CMA+DDLMS算法,并对算法进行了简化和FPGA实现的逻辑优化,取得了较好的性能和FPGA资源的折中。