基于神经网络盲均衡算法的发展

从算法的角度，着重讨论了利用前馈神经网络、递归神经网络及细胞神经网络实现盲均衡算法的发展情况。总结出神经网络在盲均衡技术发展中起到的积极作用。     

Turbo码译码的改进SOVA算法

Turbo编码自1993年提出以来,由于其出色的译码性能,在编码界得到了广泛关注,逐渐被吸纳到一些标准化体系中。对于Turbo码的译码问题,目前已有许多种译码算法,在传统SOVA(软输出维特比算法)译码算法的基础上,给出了一种SOVA译码的改进算法,仿真结果表明该算法在译码性能等方面具有较强的优越性。     

自适应均衡算法的盲均衡处理研究

基于中频信号的盲均衡算法,利用通信信号的周期平稳性,提出卫种代价函数,并推导了其盲均衡算法。计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能,克服了CM算法对相位不敏感的缺点。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于免疫算法的神经网络盲均衡算法的研究

将免疫算法引入神经网络盲均衡,用它来优化网络的权值。它具有很强的全局搜索能力,避免了使用传统方法而出现的未成熟收敛现象,使得收敛速度加快,最终达到全局最优。     

基于免疫算法的RBF神经网络盲均衡算法

本文采用免疫算法来优化RBF神经网络,得到一种更加优化、更加合理的混合算法,即免疫神经网络,并将此算法用于盲均衡器的优化设计,MATLAB仿真实验结果表明,经此算法优化后的盲均衡器,其均衡效果显著提高.     

最小差错概率盲均衡算法的DSP实现

本文在分析了基于最小差错概率盲均衡算法的基础上,在TI CCS2.0 C54xSimulator上进行仿真测试,并在硬件平台上实现了基于最小错误概率盲均衡,仿真结果表明,与固定的步长的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快,均方误差小。     

适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡

为了克服常数模算法收敛速度慢稳态误差大的缺点,利用高阶QAM信号分布在多个不同模值上的特点,提出了一种适用于高阶QAM信号的双模式分数间隔盲均衡算法.该算法采用T/2分数间隔结构,并以常数模算法为基础模式,而在第二模式中采用一种多模算法,且通过判决条件对均衡器的输出信号进行判决,使均衡器能在多个模值中自动切换.计算机仿...     

用实数编码的遗传算法优化神经网络盲均衡算法

本文提出了实数编码的遗传优化神经网络的盲均衡算法,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷,解决了实际应用中存在神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据的问题,提高了前馈神经网络盲均衡的均衡性能.     

基于混沌的通信系统的盲信道均衡

研究了基于混沌的通信系统的盲均衡问题.其出发点是利用基于无先导变换,并组合信号建模技术,进而提出一种盲均衡算法.仿真结果表明,这种盲均衡算法能有效地抑制各种信道畸变和噪声.与基于扩展卡尔曼滤波器的盲均衡算法相比,在低信噪比的情况下,前者有较快的收敛速度,并具有较好的均衡实现.     

基于统计特性均衡准则的联合盲均衡算法

研究了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡结构,以有效克服水声信道多径衰落的不利影响,并针对水声信道的时变多普勒特性,引入数字锁相环技术,提出了一种基于统计特性均衡准则的判决引导盲均衡,与数字锁相环相结合的联合盲均衡算法,以快速纠正信道引入的载波相位旋转,加快算法的收敛速度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种适合256QAM系统的盲均衡算法

提出了一种适合２５６ＱＡＭ系统的新的盲均衡算法．理论分析和模拟结果表明,该算法具有收敛速度快、残差小的特点,特别是对幅度和相位特性畸变严重的信道,也能得到令人满意的结果．     

一种改进的自适应盲均衡算法

以广泛使用的随机梯度算法为基础,分析了盲均衡器的收敛性能,提出了一种具有凸性的代价函数和一种归一化的迭代步长,改善了误差性能的多模性,加快马鞍点处的收敛速度。     

改进的子空间盲信噪比估计方法

基于子空间分解的信噪比估计方法广泛的适用于各类调制方式,但是存在低信噪比条件下信号子空间维度计算误差过大,从而导致估计性能下降的问题。通过对有限长度数据样本条件下子空间方法的分析和仿真,确定了信号子空间维度估计不准的原因,并提出一种新的适用于短数据的子空间信噪比估计方法,并分别针对不同的样本长度和信号调制方式进行实验验证。实验结果表明,低信噪比条件下,新方法能将估计误差降低了了0.3~2dB。     

Turbo均衡的多种算法及其性能比较

Turbo均衡是一种将Turbo原理和均衡技术结合起来的技术。主要对Turbo均衡的原理和几种算法进行了较详尽的讨论和比较，然后对典型信道下的Turbo均衡性能进行仿真；还探讨并推荐一种基于MMSE准则的近似线性均衡算法和软干扰抵消(SIC)算法结合的算法，仿真结果表明其误码性能介于MMSE线性均衡算法和MMSE反馈判决均衡算法之间,并且具有较低的复杂度。     

基于酉空时码的盲信道均衡新算法

在具有码间干扰的多入多出（MIMO）无线通讯系统中,针对酉空时编码,提出了一种新的分数间隔矩阵恒模盲均衡算法。这种新算法比矩阵恒模算法表现出更快的收敛速度、更好地抑制噪声的性能。这种均衡器可以和非相干检测器配合使用．从而存存在码间干扰的情况下实现低复杂度的完全盲均衡。     

Turbo均衡的多种算法及其性能比较

Turbo均衡是一种将Turbo原理和均衡技术结合起来的技术，主要对Turbo均衡的原理和几种算法进行了较详尽的讨论和比较，然后对典型信道下的Turbo均衡性能进行仿真；还探讨并推荐一种基于MMSE准则的近似线性均衡算法和软干扰抵消（SIC）算法结合的算法，仿真结果表明其误码性能介于MMSE线性均衡算法和MMSE反馈判决均衡算法之间，并且具有较低的复杂度。     

一种基于输出过采样的IIR盲均衡算法

基于对IIR信道输出过采样,构造了一种单输入多输出(SIMO)信道模型。在该模型中,由于在AR子信道采用RLS迭代算法和在MA子信道采用了一种改进的CMA算法,从而使得该算法比传统算法更简化,收敛速度得到提高。仿真实验结果验证了该算法的有效性。