基于Dual-Mode MMA+MDD 双模式T/2分数间隔盲均衡算法的研究

均衡技术是用来解决通信系统中码间干扰的常用方法.针对传统恒模算法的收敛速度和稳态剩余码间干扰大的缺点,将双模式多模算法和改进型判决引导算法结合起来,并且应用于分数间隔盲均衡器中.该算法初期用双模式算法收敛均衡器,然后切换到改进型判决引导算法中进一步收敛,由于分数间隔均衡器解决了波特间隔均衡器因抽样率不高带来的频谱混叠问题,从而进一步地提高了均衡效果.蒙特卡罗仿真表明,该算法不仅收敛速度快,而且得到较低的剩余码间干扰.     

基于Dual-Mode MCMA+DD双模式盲均衡算法研究

为了兼顾误差性能和收敛速度,研究了将双模修正常量模算法和判决引导算法有机结合的双模式盲均衡算法.该算法在收敛初期采用双模修正常量模算法调整均衡器,然后根据判决条件自动切换到判决引导算法,最终实现信道的盲均衡.仿真结果表明:此算法收敛速度快、稳态误差小,并能在去除码间干扰的同时纠正信道固有的相位旋转,具有很好的实用性.     

基于Dual-Mode MCMA+DD双模式盲均衡算法研究*

为了兼顾误差性能和收敛速度,研究了将双模修正常量模算法和判决引导算法有机结合的双模式盲均衡算法.该算法在收敛初期采用双模修正常量模算法调整均衡器,然后根据判决条件自动切换到判决引导算法,最终实现信道的盲均衡.仿真结果表明：此算法收敛速度快、稳态误差小,并能在去除码间干扰的同时纠正信道固有的相位旋转,具有很好的实用性.     

并联滤波的常数模与判决引导融合盲均衡算法

针对常数模和判决引导双模式盲均衡算法切换时机选择困难问题,提出了一种并联滤波的双模式融合盲均衡算法。算法以并联滤波器作为盲均衡器,两路子滤波器分别以常数模算法准则和判决引导算法准则进行更新,通过加权因子实现两种算法模式自适应切换,完成两种算法的融合处理,加权因子依据归一化均方误差进行调整。为防止信道突发干扰,定义了归一化均方误差信息熵增量,以信息熵增量为判据适时实现均衡器和加权因子重置,使算法在信道突发干扰条件下能实现自适应跟踪。计算机仿真和水池试验处理结果表明:该算法有效地结合了常数模和判决引导算法的优点,具有较好的均衡性能。      

一种水声信道均衡器的混合算法

水声高速相干通信中使用自适应均衡对抗信道在接收信号中产生的码间串扰。目前,1/2分数间隔采样的判决反馈均衡器结构得到了广泛的应用。本文分析了几种自适应算法在此种均衡器结构下的性能,结合浅海水声信道的特点,提出了一种快速卡尔曼滤波和快速自优化最小均方的混合算法,模拟及海试结果表明,该混合算法在计算复杂度、收敛速度以及稳定性方面都有很好的性能,已经应用到了水声实时高速通信系统当中。     

一种能有效消除水声信道相位连续旋转的分数间隔盲均衡算法研究

针对信道均衡过程中的均衡器输出相位连续旋转问题,提出一种带有二阶数字锁相环的分数间隔超指数迭代盲均衡算法。该算法利用分数间隔超指数迭代算法加强对信道多途的抑制,利用二阶数字锁相环消除均衡器输出信号连续相位旋转,从而实现对原始发射信号的正确恢复。水池实验结果表明:该算法相对于常规盲均衡算法,收敛速度快,剩余均方误差小,能够有效地消除均衡器输出信号相位连续旋转,从而降低水声通信系统的误码率。      

一种拖尾噪声环境中的稳健常数模盲均衡新算法

为了改善拖尾噪声环境中盲均衡器的性能,提出了一种稳健常数模盲均衡算法,修改了原常数模算法的误差函数,并进行非线性变换,有效地抑制了拖尾噪声的影响。采用浅海水声信道,在分别叠加高斯噪声与拖尾噪声的情况下,对算法进行了计算机仿真。结果表明:在高斯噪声环境中,新算法具有更快的收敛速度与更低的剩余码间干扰;在拖尾噪声环境中,原算法很不稳定,而新算法则性能稳健,能够稳定地收敛于较低的剩余码间干扰。     

相干水声通信幅相加权空间分集均衡算法

水声信道的典型特点为多普勒频移严重、可利用带宽窄以及强多径干扰。空间分集均衡技术是相干水声通信中克服信道多径干扰,消除码间干扰的一种有效手段。为了极大化地输出阵增益,结合无源相位共轭方法和多通道均衡算法,本文设计了组合信噪干比的全新信道评价方法。利用改进的Sigmoid函数对各通道接收信号的幅度进行加权处理;采用二阶锁相环跟踪各通道信号的相位变化,实现各通道信号同相累加。将各通道低通滤波后的信号能量归一化,采用了分数阶-判决反馈分集均衡器,加入各通道权重系数实现了水声通信系统的分集均衡接收。仿真结果和湖试数据处理结果均表明,优化的幅相加权分集均衡接收算法能抵消多径和噪声的干扰,性能优于等增益合并接收算法。湖试数据处理结果误码率降低了1.8%。      

一种自适应前向均衡与判决均衡组合结构及变步长改进算法

信号在超长线缆传输中, 线缆的线间串扰及温度梯度变化造成噪声干扰, 特别是线缆介电损耗和肌肤效应的影响, 导致接收端信号频率色散失真严重, 难以恢复原始信号, 限制了传输速度. 另外, 在页岩气、煤层气等资源勘探领域, 在用长缆传输数据时, 还要求传输高精度同步脉冲信号, 用于采集数据相位的标定. 线缆的传输效应及噪声干扰严重影响了接收端的信号同步, 造成采集数据相位失真. 本文针对信号在长缆传输中的非线性失真及衰减问题, 提出了一种新型均衡结构, 并针对新模型给出了最优系数组合. 在此基础上针对改进的结构提出了一种基于反正切函数的变步长算法, 该算法配合三误差因子, 形成收敛函数, 该函数具有收敛速度快, 稳态误差小的优点. 改进后的自适应组合均衡器计算复杂度低, 收敛快, 信道跟踪能力强, 加快了数据处理速度, 同时能较好地应对信道的时变性. 仿真结果表明, 基于新变步长算法的自适应组合均衡器, 性能上提高了50%, 并且消除了噪声干扰和码间干扰, 测试实验表明, 在无中继超长缆(7 km以上)传输中, 信号速度提高了一倍.     

混沌通信系统中非线性信道的自适应组合神经网络均衡

针对混沌通信系统的非线性信道干扰问题,基于混沌信号重构理论和函数型连接神经网络理论,提出了一种横向滤波器与函数型连接神经网络组合(combination of transversal filter and functional link neural network,CFFLNN)的自适应非线性信道均衡器,并给出基于低复杂度归一化最小均方(NLMS)的自适应算法,并对该均衡器的稳定性以及收敛条件进行了分析.该非线性自适应均衡器充分利用了横向滤波器的快速收敛,以及函数型连接神经网络通过增大输入空间提高非线性逼近能力的特点,进一步提高均衡器的收敛速度和降低稳态误差.仿真研究表明：所提出的非线性自适应均衡器能够有效地消除线性和非线性信道干扰,均衡器输出信号能反映出混沌信号的特性,具有良好的抗干扰性能;且该均衡器的结构简单,收敛稳定性较好,易于工程实现. 关键词： 非线性信道 自适应均衡器 混沌吸引子 神经网络