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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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不需要训练序列的盲均衡技术可以有效地节省水声通信带宽,消除码间干扰,提高水声通信效率和质量。以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器,既适用于最小相位信道,也适用于非最小相位信道,包括非线性信道,但是前馈神经网络在实际的应用中其网络拓扑结构的选取和初始权重的确定缺乏理论依据,且其训练主要依靠BP算法,存在收敛速度慢、容易陷入局部极值及“过学习”的问题。为此,本文提出了一种遗传优化神经网络的水声信道盲均衡算法(GA—BP),对前馈神经网络拓扑结构和网络权重同时优化,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷,提高了前馈神经网络盲均衡的泛化性能并加强了跟踪时变信道的能力和对信道突变的适应能力。水池试验结果证明了文中提出的遗传优化神经网络水声信道盲均衡算法的有效性,与直接前馈神经网络盲均衡相比较,均衡性能明显得到了提高。 相似文献
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在超高速相干光通信中,对偏振解复用损伤和偏振模色散的补偿一般采用恒模算法(constant modulus algorithm, CMA)。标准的CMA算法具有自适应动态均衡的功能,加权信号根据输入信号进行不断更新,是一种目前流行的盲均衡算法。通常在CMA算法中,步长系数的取值严重影响着算法收敛、误差矢量幅度(error vector magnitude, EVM)和误码率(bit error ratio, BER)性能评价。提出了一种优化的CMA算法,具有两步步长系数,可标记误差矢量函数曲线稳定时的区间。经过计算验证表明,优化的CMA算法具有不同程度的解调性能改善,能够降低X、Y偏振态的EVM,具备较好的应用性。 相似文献
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针对最小均方误差准则下(Minimum Mean Square Error,MMSE)判决反馈信道估计算法在多输入多输出正交频分复用(Multiple-input Multiple-output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM)低信噪比水声通信环境下存在误码遗传缺陷,提出了一种基于压缩感知理论的改进的MMSE判决反馈信道估计算法。通过结合浅海水声信道的稀疏性特点,利用编码校验后的信息与原始信息实现了对信道估计的判决反馈更新,采用匹配追踪算法改进MMSE判决反馈追踪信道估计技术,实现了抑制传统判决反馈信道估计算法在迭代更新及传递过程中存在的误码遗传的目的。仿真和水池实验结果证实:改进的MMSE判决反馈追踪信道估计算法不仅可以有效的抑制误码遗传,对抗突发噪声,跟踪信道的缓慢时变,同时大幅降低了导频占用率,提高了通信质量。 相似文献
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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。 相似文献