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。     

一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法

为了缓解常数模盲均衡算法收敛速度缓慢、稳态误差大的问题,考虑到初始化权值对CMA算法的重要影响,本文利用遗传算法对CMA算法进行了有效改进,引入了小样本重用的思想,给出了一种新的适用于水声信道的常模类盲均衡算法。计算机仿真研究证明,该算法不仅大大加快了收敛速度,而且有效地降低了稳态误差。     

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.     

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。     

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。      

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。      

基于判决导引的水声信道混合盲均衡算法研究

提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的混合盲均衡算法,该算法在初始模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡,利用方形环判决域对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到判决导引最小均方误差算法。最后利用水声信道仿真模型,对该算法的性能进行了验证。结果表明:该算法性能稳健,收敛后均方误差小,有效降低了高速水声通信的误码率,提高了水声信道均衡的稳定性,且有良好的冷启动和重新启动能力。     

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.     

水声通信中基于信道辨识的盲turbo均衡方法

水声信道多途效应明显,造成接收信号存在严重的码间干扰(ISI,Intersymbol interference)。基于最小均方误差(MMSE,Minimum mean square error)准则的turbo均衡器级联了均衡和信道译码,能够有效去除ISI,并获得优良的性能。由于水声信道的时变性,传统MMSE-turbo均衡需要周期性的训练序列,以实现连续可靠的通信。训练序列虽然提高了通信的可靠性,但降低了信息的有效传输速率。因此,为提高通信效率,本文提出了一种盲turbo均衡方法,该方法通过引入新的盲信道辨识器来同时获得信道估计响应和已去除部分ISI的初步均衡输出信号,并为turbo均衡提供初始的响应参数和比特软信息。与水声通信中应用较多的盲判决反馈均衡器(DFE,Decision feedback equalizer)相比,海上实验结果证明本文提出的盲turbo均衡方法抗信道多途衰落的能力较强,并且与传统MMSE-turbo均衡相比无需训练序列,因此提高了信息的有效传输速率。