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基于非合作通信的盲均衡研究

戴安群  
【摘要】:信号传输过程中,码间串扰的存在会导致传输质量下降,接收端必须通过相应的处理,尽可能地恢复出原始信号,盲均衡技术在这一处理过程着极其重要的应用,传统的自适应均衡必须提供训练序列,传输效率低下,而盲均衡技术克服了这种缺陷,直接根据接收信号和均衡输出信号就可以恢复出原发送序列,本文深入分析各种常用盲均衡方法,主要研究内容包括:1、经典低阶盲均衡算法最初的盲均衡算法虽然隐形使用了四阶累积量,但是经过了简化处理,主要是使用二阶统计量,算法原理简单,计算过程不繁琐,使用范围也广泛,本文主要研究常用Bussgang类盲均衡算法(常数模、Goard和Sato算法)及其修正算法,包括引导判决----最小均方算法(DD-LMS)、最小均方误差(MMSE)算法以及递归最小二乘法(RLS)和分数间隔(FSE)盲均衡算法。由浅入深,从原理和实现过程分析各种算法的特点,并结合仿真结果探讨其性能优劣。2、基于高阶统计量和高阶谱盲均衡算法低阶统计量中,不包含信号相位信息,为使信号中的信息能够得到充分利用,在盲均衡方法中引入高阶统计量和高阶谱,尤其是对非高斯信号的处理表现更为出色,因为它能够有效过滤信道中的高斯噪声。本文主要研究高阶累计量和高阶谱的基本特点,并以此为基础,分析四二阶累计量及倒三谱初始化的盲均衡算法,超指数算法是一类典型的应用高阶累积量的方法,其收敛性能的提高是以计算复杂度为代价的。3、基于小波变换盲均衡算法小波变换以动态窗函数来分析各个节点的信号,尤其是对信号局部特征的提取性能极好,其窗函数特性跟时间及频率之间有对应关系,还能形成正交基。本文还研究小波变换的特性及其在盲均衡中的应用,以单通道小波变换盲均衡方法为基础,针对耗时及误差性能的不足,提出双通道模型,并给出具体实施过程,结合仿真结论,对比单通道模型,证明提出的方法在性能表现上更佳。


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