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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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传统恒模盲均衡技术由于在信号相位均衡中采用固定步长,致使相位点的收敛速度和收敛精度之间相互制约,其应用范围受到很大的限制。为使接收到的信号恢复效果达到最佳,对传统算法进行了改进,提出了一种以均方误差为判决依据,用时变步长代替固定步长的恒模盲均衡算法,同时对两种算法的均方误差曲线进行比较分析。实验结果表明,随着迭代次数的增加,改进算法恢复的星座图中相位点的收敛速度是原始算法的3倍,其迭代次数在2 000点以后便趋于稳定,使得相位之间的误差减少,信号的恢复效果明显。 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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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