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 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...     

一种快速收敛的水声信道载波恢复盲均衡算法

基于对修正的常数模算法(MCMA)进行分析,提出了一种用于QPSK(四进制相移键控)信号的快速载波恢复盲均衡算法。该算法中构造了一种与MCMA算法不同的、能够快速收敛的误差函数,在消除码间干扰(ISI)、纠正相位误差的同时,进一步改善了收敛性能。该算法对输出信号的实部和虚部分别进行非线性变换。最后利用实测的水声信道数据,对这几种算法进行了数值分析研究,结果表明:所提出的算法不仅能够很好地克服相位旋转,而且其收敛速度明显高于MCMA,剩余均方误差更小,而计算量并没有明显的增加。     

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.     

一种快速收敛的符号回归常数模盲均衡算法

为了加快符号回归常数模算法(SRCMA)的收敛速度,本文提出了一种适合于BPSK信号 的快速算法。该算法用新的误差函数替代SRCMA中的误差函数,新误差函数针对BPSK信号而 设计。新算法采用分数间隔均衡模型,有效地加快了SRCMA算法的收敛速度。水声信道仿真实验 表明,该算法性能稳定,收敛速度快,适用于快速变化信道的盲均衡和水声通信数据的实时恢复。     

星空观测图像目标拖尾的自动消除

为了实现对星空观测图像中高亮目标产生的拖尾现象进行自动消除,建立了目标拖尾自动消除系统,对该系统所采用的图像背景高斯噪声分布参数估计、目标拖尾检测以及图像灰度值校正等算法进行研究。利用直方图最小二乘曲线拟合估计星空观测图像背景高斯噪声的分布参数;利用观测图像中目标拖尾现象的特征提出一种基于统计信息的拖尾检测算法;在确定目标拖尾位置的基础上对被污染的像素进行灰度值校正;利用Visual Studio 2005开发出一套星空观测图像目标拖尾自动消除系统。实验结果表明:针对16 bit,1 0241 024的星空观测图像,单帧图像处理时间约为300 ms,拖尾现象得到消除,恒星和目标等有用信息未被破坏。本文算法基本满足后续观测图像中弱小目标检测稳定、可靠、精度高等要求。     

高斯噪声中的参数盲估计

一般的盲信号处理方法常忽略噪声的影响,而实际问题中噪声的影响是存在的。本文主要讨论了在协方差矩阵未知的加性高斯噪声中混合系数的盲估计问题。以最大似然估计为基础,本文提出一种求解参数的最优化算法,并给出了混合矩阵和协方差矩阵的计算式。采用高斯混合模型(GMM)来逼近源信号的概率密度函数,简化了算法中的积分,导出了一种实用的期望最大算法(EM)算法迭代式。计算机仿真结果表明,算法不仅能稳定收敛,而且在低信噪比下的性能也很好。     

一种混合常数模水声信道盲均衡新算法的研究

针对常数模算法(CMA)与符号误差常数模算法(SECMA)的不足,本文提出了一种新的混合常数模算法(CCMA),并将该算法应用于水声信道的盲均衡。通过判决条件对输出信号作判决,使得该算法的迭代过程在CMA和SECMA之间自动切换,其性能较SECMA稳健,运算量小于CMA,特别有利于水声信息的实时恢复。通过多种水声信道盲均衡算法的仿真实验,进一步验证了该算法的有效性。     

超指数判决反馈水声信道盲均衡算法实验研究

利用超指数算法收敛速度快的优点,对判决反馈盲均衡算法的前向权向量的迭代式进行了修正,提出了一种新的判决反馈盲均衡算法。该算法具有收敛速度快,跟踪性能好等特点。通过水池实验,获得了符合盲均衡算法统计特性的BPSK数据,对所提出的算法与自适应判决反馈均衡算法,常数模盲均衡算法等进行了对比分析。结果表明,该算法可以有效的降低误码率,且收敛速度要优于其他算法,可靠实现了对多途水声信道的均衡。     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

A constant modulus algorithm for blind equalization in α-stable noise

Channel noise is often assumed to be Gaussian in most of the existing channel equalization algorithms. The performance of these algorithms will degrade seriously when the noise is non-Gaussian. This paper deals with the problem of blind channel equalization in impulsive noise environment that is modeled as α-stable process. A modified adaptive error-constrained constant modulus algorithm (MAECCMA) is proposed by soft-limiting the amplitude of the equalizer input and transforming the error signal of the original adaptive error-constrained constant modulus algorithm (AECCMA) nonlinearly to suppress the influence of α-stable noise. Computer simulation results of two underwater acoustic channels show that, MAECCMA has almost the same performance as AECCMA and they both have faster convergence rate than constant modulus algorithm (CMA) and normalized least mean absolute deviation (NLMAD) algorithm in Gaussian noise, while MAECCMA provides the best performance of those four algorithms in α-stable noise.     

Novel iteration-free blind phase noise estimation for coherent optical OFDM

We propose a novel iteration-free blind phase noise estimation scheme for coherent optical orthogonal frequency division multiplexing （CO-OFDM） systems. In the new algorithm, the cost function is selected as the similar expression with real and imaginary parts as that in the modified constant modulus algorithm, and the new cost function is derived under some assumptions, where it is infinitely approximated by the sine and cosine functions. By means of the analytical formula of the cost function, the initial coarse common phase error can be obtained with only some samples, where the algorithm avoids computational complexity of conventional blind phase noise compensation scheme. In CO-OFDM systems with high-order modulation format （32 quadrature amplitude modulation） and narrow linewidth lasers, it is proved by the simulation results that the nhase noise can be effectively compensated with the proposed blind estimation method.     

改进支持向量机和常数模算法水声信道盲均衡

针对盲均衡算法收敛速度较慢的问题,提出一种结合改进支持向量机和常数模算法的水声信道盲均衡算法。该算法首先利用具有优异小样本学习能力的支持向量机进行盲均衡器权系数初始化,在完成初始化后切换至运算量较小的常数模算法。考虑到支持向量机本身非自适应运算的限制,在时变水声信道条件下利用经典支持向量机获得的均衡器初始权向量与切换后的信道仍然存在失配。因此,本文导出时变条件下的改进支持向量机用于盲均衡器初始化,改善算法切换时的权系数失配,并结合分数间隔结构和内嵌数字锁相环进一步提高盲均衡算法性能。仿真和湖试实验结果表明:在时变水声信道条件下,本文算法的收敛性能优于经典支持向量机盲均衡算法。      

基于时频分析的多目标盲波束形成算法

针对现有盲波束形成算法适用范围较窄, 多目标信号分离级联模式结构复杂、并联模式稳定性较差等问题, 提出一种基于时频分析的多目标盲波束形成算法. 该算法首先利用时频分析技术给出信号导向矢量的不确定集, 然后优化求解导向矢量的最优估计, 最后利用Capon方法实现多目标信号的并行输出. 理论分析及仿真结果表明, 该算法对信号特性没有特殊要求, 适用性较广, 性能稳定, 且输出信干噪比高于其他盲波束形成算法, 接近于最优Capon波束形成器.     

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点, 提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA). 该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点, 将量子粒子群优化算法(QPSO) 和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中. 因而, 利用QPSO对均衡器权向量进行了优化, 利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性, 利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图. 理论分析及水声信道仿真结果表明, QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差, 在水声通信中具有重要的参考价值.