基于NCMA算法的递归步长多模盲均衡算法
基于模因算法的多模盲均衡算法
基于模因算法的多模盲均衡算法郭业才;彭舒;张苗青;蔡力坚【摘要】由于常模盲均衡算法（Constant modulus blind equalization ，CM A ）收敛速度和均方误差都不甚理想，且对多模信号均衡时会发生相位旋转，本文提出了基于模因算法的多模盲均衡算法（M ulti‐modu‐lus blind equalization algorithm based on memetic algorithm ，MA‐MMA）。
该算法将多模盲均衡算法（Multi‐modulus blind equalization algorithm ，MMA）代价函数的倒数作为模因算法（Memetic algorithm ， MA）的适应度函数，利用MA全局优化机制和局部深度搜索能力，在每次全局搜索后对全部新产生的个体进行局部深度搜索，将全局和局部搜索得到的最优个体解向量作为MMA的初始最优权向量。
仿真结果表明，与传统的CMA ，MMA以及基于遗传算法的多模盲均衡算法相比，MA‐MMA 的收敛速度最快，稳态误差最小，输出信号星座图最清晰。
%Due to the slow convergence speed ,large mean square error(MSE) and existing blind phase for the constant modulus blind equalization algorithm (CMA) ,a multi‐modulus blind equalization algorithm based on memetic algorithm (MA‐MMA) is proposed .In this algorithm ,the reciprocal of the cost func‐tion of multi‐modulus blind equalization algorithm (MMA) is defined as the fitness function of the memet‐ic algorithm (MA) .The solution vector of individual in the whole group is regarded as the initial weight vector of MMA .The vector of the individual in whole groups corresponding to the fitness function maxi‐mum is searched by the global information sharing mechanism and local depth search ability of MA and used as the initial optimum weight vector of MMA .After the weight vectorof MMA is updated ,the op‐timal weight vector of MMA isobtained .Simulation results prove that compared with CMA ,MMA . The multi‐modulus blind equalization algorithm based on genetic algorithm (GA‐MMA) which has re‐cently been proposed ,the proposed MA‐MMA has the fastest convergence speed ,the smallest MSE ,and the clearest constellations of output signals .【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】5页(P1127-1131)【关键词】多模算法;模因算法;智能优化算法;最优权向量【作者】郭业才;彭舒;张苗青;蔡力坚【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京，210044; 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京，210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京，210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京，210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京，210044【正文语种】中文【中图分类】TP911.7在通信过程中，为了减少码间干扰，在接收部分会引入盲均衡技术。
基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法
（．Ｃ ｌｇ ｆ ｌ ｂｍａｉｎ ａ ｓａ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｈ ｂｉＱｎ ｕ ｎ ｄ ｏ０ ６ ０ ，Ｃ ｉａ２ Ｄｅａｔ ｎ ｆ Ｅｅｔ ｎｃＥ ｇｎｅｉｇ ａｎ ｎＳｆｗ ｒ １ ｏｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ．Ｙ ｎｈ ｎ ｎｖ ｓｙ ｅｅ ｉｈ ａ ｇ ａ ６ ０ ４ ｈｎ ；． ｐ ｒ ｔｏ ｌ ｒ ｉ ｎ ｉｅｒ ，Ｈ ｉａ ｏ ａｅ ｌ Ｊ ｏ ｅｉ ｍｅ ｃｏ ｎ ｔ Ｖｃｔ ｎ ｌＴｃ ｎｃｌＣ ｌｇ，Ｈａｎ ｎ Ｑｏｇ ａ ５ １０ ，Ｃ ｉａ ｏａｉ ａ ｅｈ ｉ ｏｅｅ ｏ ａ ｌ ｉａ ｉｎ ｈ ｉ ７４ ０ ｈｎ ）
１ 算 法描 述
１１ 常见 的盲均衡算法 ． 设 ａ ｎ 是原 始发送序 列 ， （ ） （） ｈ １ 是信道 的冲激响应 ， ２ ｖ ｎ 是信 道 中加性 噪声 ， ｎ 是经 信道加噪后 的信号 ， （） （ ） ｗ（ ） ｎ 是采用抽头延迟线模 型的线 性均衡 器 ， （ ） ｙ ｎ 是均衡 后 的信号 ，（ ） Ｐ 凡 代表迭代误差 。 在Ｃ ＭＡ中 ， 误差 函数定义为
第３ （第 ６ ） ０ 年 ３ １ 总 ３ 期 １ １ 卷 期 ３
Ｔａ ｓ ｔｎ ｒｎ ｍｉｉｇ＆ ｒ ｅ ｉｇｉ ｔ ｅ ｉｎ ｃ ｖ
传 输与 攫 收 ＿
均衡器权向量的迭代过程为
Ｗ （ ＋１ ｎ ） ＝Ｗ （） （） （） ｎ ｎ 一 ｎ ｎＹ （） （） ８
（） １
Ｅ１（Ｉ （ ｎ） ａ ）
Ｙ（） ｎ＝Ｗ “ｎ （） （） ｎ
（） ２ （） ３
相位偏转 问题 ， 而且 在收敛速度和剩余误差 方面也 有很 多改进 。上述文献 中提 的方法都是采用 固定步长 ， 文
献［】 ４提 了Ｖ — ＭＡ Ｄ — Ｍ 方法 ， 固定 步长为变 Ｓ ＭＣ ＋ Ｄ Ｌ Ｓ 改
CMA盲均衡算法设计研究
CMA盲均衡算法研究1.盲均衡概述1.1 均衡器分类均衡是通信系统中的一项重要技术，不仅应用于模拟通信，也应用于数字通信。
在数字通信中，由于信道的特性变化，会造成码间干扰。
通过均衡，可以补偿信道特性的变化，减小或消除码间干扰。
均衡通常在接收机完成。
均衡器分为两种方式，一是频域均衡，二是时域均衡。
频域均衡是使整个系统的频率传递函数满足无失真传递的条件。
时域均衡是直接从时间响应出发，使整个系统的冲激响应满足无码间干扰的条件。
频域均衡的条件是比较严格的，而满足奈奎斯特整形定理的要求，即仅仅在判决点满足无码间干扰的条件相对宽松一些。
所以在数字通信中，一般采用时域均衡。
时域均衡器分为两大类，一是线性均衡器，二是非线性均衡器。
图1.1表示了均衡器的分类框图。
图1.1 均衡器的结构分类1.2 盲均衡技术尽管理论上存在理想的基带传输特性，但是在实际应用由于中无线信道的时变特性，在抽样时刻上总是存在一定的码间干扰，从而导致系统性能的下降，误码率显著增大。
理论和实践都表明，在基带系统中插入一种滤波器能减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器统称为均衡器。
在实际应用中有许多问题不能用固定系数的均衡器解决，因为我们没有充足的信息去设计固定系数的数字滤波器，或设计规则会在滤波器正常运行时改变。
绝大多数这些应用都可以用特殊的智能滤波器，即常说的自适应滤波器来成功解决。
自适应滤波器显著特征是：它在工作过程中不需要用户的干预就能改变响应，进而改善性能。
系数可变的自适应均衡器可以分为两类：基于导频的估计方法和盲估计方法。
第一种方法利用数据序列中的已知数据（可以是离散的或连续的）得到导频位置处的信道响应，然后利用有关内差算法得到整个频域信道的响应，这种方法简单，运算量小，但需要发送已知的导频信息，降低了系统效率。
而盲估计和跟踪方法利用了接收数据的统计特性来实现信道的估计和跟踪，如利用子空间分解算法等，相对于基于导频的估计和跟踪算法，盲算法提高了系统效率，但极大地增加了运算量。
一种基于递归逆的快速盲均衡算法
２１ ０ １年 １ ２月
Ｖ０．１ ． Ｉ ２ ＮＯ ６ Ｄｅ ． ０ｌ ｃ ２ ｌ
一
种基 于递 归 逆 的快 速 盲 均衡 算 法
薛 江 ， 彭 华 ， 金 全 ， 马 吴 迪
（ 息 工学 大 学 信 息 Ｔ 程 学 院 ， 南 郑 州 ４ ０ ０ ） 信 河 ５ ０ ２
该 算 法在获 得 良好 稳 态 ＭＳ Ｅ性能 的 同时提 高 了收敛速 度 ， 以有 效地 对 多径环 境 中突发信 号 可
进 行 盲均衡 。
关 键词 ： 均衡 ； 盲 多模 算法 ； 稳态误 差 ； ９最 小 二乘 递 － ３ 中图分 类号 ：Ｎ １ ． Ｔ ９ １５ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：６ １ ６ ３ ２ １ ） ６— ６ ８— ５ １７ —０ ７ （ ０ １ ０ ０ ９ ０
ｍｅ ｎｓ ｕ ｒ ｒｏ ＭＳ ． ｅｔ ｏｃ ａａ ｔｒ ｔ ｓｏ ｅＲ ｃ ｒｉｅＩｖ ｒｅ（ １ ｄ ｐｉｅｆｔｒ ｇａ— ａ ｑ ａｅｅｒｒ（ Ｅ） ｔ ｗ ｈ ｒｃｅｉ ｉ ｆ ｈ ｅ ｕｓｖ ｎ ｅｓ Ｒ ）ａ ａ ｔ ｌ ｉ ｌ ｈ ｓｃ ｔ ｖ ｉｅｎ
ｇ ｒｔｍ ． Ｂｙ ａ ｏ ｔ ｇ ｔｅ ｏｉ ｈ ｄ ｐ ｉ ｈ ＲＩａ ａ ｔ ｅ ｆｌ ｒｎ ｌｏ ｉｈ ｉ ｂｉ ｄ ｅ ｕ ｌｚ ｔｏ ｎ ｄ ｐ ｉ ｔ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｌ ｑ ａｉａｉｎ， ｔ ｉ ｎ ｗ ｌ ｏ ｉ ｍ ｖ ｉ ｅ ｎ ｈ ｓ ｅ ａｇ ｒｔ ｈ
（ ｎ ｔｕｅ ｏ ｎｏｍａｉｎ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ ｎｏｍａｉｎ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ Ｕ ｉｅｓ ｙ ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ２，Ｃ ｉａ Ｉｓｉ ｔ ｆＩｆｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ，Ｉｆｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ｎｖ ｒｉ ，Ｚ ｅ ｇｈ ｕ４ ０ ０ ｔ ｏ ｎ ｏ ｎ ｔ ｈｎ ） Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｄ ｒ ｉ ｉ ｌｃ ｍ ｍｕ ｉａ ｉｎ ｓ ｒ ｃ ：ｎ ｍｏ ｅ ｎ ｄ ｇ ｔ ｏ ａ ｎ ｃ ｔｏ ｓ， ｂ ｉ ｄ ｑ ａ ｉａ ｉｎ ｌｏ ｉｈ ａｅ ｕ ｅ ｏ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ｌｎ ｅ ｕ ｌ ｔ ａｇ ｒｔ ｍｓ ｒ ｓ ｄ ｔ ｅ ｖ ｈ ｚ ｏ
MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测
摘
要： 将约束最小 输 出能 量 （ ＭＯ 准 则应 用 于 空 时编 码 多输 入 多 输 出 多载 波 码 分 多址 （ Ｔ Ｃ ＭＩ — Ｃ Ｅ） Ｓ Ｂ ＭＯ ＭＣ
Ｃ ＭＡ） Ｄ 系统 ， 出一种 基于简化 Ｃ Ｅ的联合信道估计 与信号检测 的递 归 自适 应算法 ， 决 了可变 对角 因子的 自 提 ＭＯ 解 适应取值 问题 ， 所给 出的最优步 长半 盲 自适应信道估计 可 以提高信 道估计 的准 确性 和收敛 速度． 比较 了不 同环境 下信道估计 的误 差和各种算法 的误码率性 能． 关键词 ： 空时编码 ；多输入 多输出多载波码分 多址 ； 约束最 小输 出能 量 ；最优 步长半 盲 自适 应信 道估计 ；多用户
ＺＨ ＡＯ — ｏ ｇ 一 ， ＦＥＮＧ ａ ｇ ｚ ｎｇ Ｆａ ｙ ｎ Ｇｕ ｎ — ｅ
（．Ｄｐ ｒ ｅｔｆＣ ｍｍ ｎｃｔ ｎａ ｄＩ ｏｍａｉ ｎ ｉ ｅｉ ， ａｊ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｓ ｎ ｅ ｃｍｍ ｎｃｔ ｎ ， １ ｅａｔ ｎ ｏ ｏ ｕ ｉ ｉ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｒ ｇ Ｎ ｎｎ ｎｖ ｓｙｏ Ｐ ｓ ｄ Ｔｌ ｏ ｕ ｉ ｉ ｓ ｍ ａｏ ｎ ｏ ｅ ｎ ｉ ｅｉ ｆ ｔａ ｅ ａｏ
文 章 编 号 ： ２ ５８９ （０ ８ ０ ４ ６ － ０ ５ —２ ７ ２０ ） ５３ １０ ４ ６
ＣＭ ＭＩ ＭＯ ＭＣ． ＤＭＡ 的 简 化 Ｃ 测 递 归 自适 应 多用户 检
赵发勇 ， 酆 广增
ｏＥ
（． １南京 邮电大学 通信与信息工程学 院 ， 江苏 南京 ２ ００ ； ． 阳师范 学院 物理系 ， １０ ３ ２ 阜 安徽 阜 阳 ２６ ３ ） ３ ０ ２
ｂｓｄｏ ｉ ｌ ｅ ｏ ｓ ａ ｔｍ ｎｍｕ ｕｐ ｔ ｎ ｒｙ（ ＭＯ ａｅ ｎａｓ ｉ ｄ ｃｎｔ ｉ ｉｉ ｍ ｏ ｔｕ ｅ ｅｇ Ｃ Ｅ）ｃｉ ｒ ｎｆｒｓａ ｅｔ ｅｂｏ ｋ ｃｄ ｓ（ Ｔ Ｃ） ｍｐ ｆ ｉ ｒｎ ｒｅｉ ｏ ｐ ｃ －ｍ ｌｃ ｏ ｅ Ｓ Ｂ ｔ ｏ ｉ
一种基于MCMA的双模切换变步长的盲均衡算法
文献标 识码 ： Ａ
０ 引 言
在 通信 系统 中 ， 了去 除 由有 限信 道 带 宽 和 多 为 径 传播 等 引 起 的 码 问 干 扰 （Ｓ ） 需 要 采 用 均 衡 技 ＩＩ ． 术 。传统 的均衡 器要 不 断地发 送训 练序 列对 均 衡器 的抽 头 系数进行 训 练 ， 在 实 际 的 运 用 中带 训 练 序 而 列 的均衡 器给通 信 系统 带 来不 少 问题 ， 且 在 一 些 而 特 殊 的领域 ， 如情报 侦 听等 ， 发 送训 练序 列就 很 困 要 难 。而 盲 均衡 不需 要 训 练 序列 ， 利 用 接 收信 号 和 仪
基于MIMO系统的MDCMA盲均衡算法
Ａ ｏ ｉ ｅ ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｅ ｒ ｒ ｃ ｎ ｔ ｎ ｏ ｕ ｕ ｍ ｄ ｆ ｄ ｄ ｈ ｒ ｄ ｓｇ ｒ ｏ ｏ ｓ ａ ｔ ｍ ｄ ｌ ｓ ｉ ｉ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｏ Ｉ Ｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｌ ｏ ｉｈ ｆ ｒＭ Ｍ ｓ ｓｅ
Ｊ ｉ ＩＤ ，ＭＡ ｉ ｈ Ｈｕ． ｕ，Ｌ ｎ ｚ ＩＭｉｇ
ｓ＃ ｅｒ ｒ ｌｎ ｉ ｒｏ ；ｂ ｉ ｄ￣ｕ ｃ ｒ ｅ￣ｐ ｒ ｆ ｎ ａａ ｏ ｉ
０ 引言
多输人多输出（ Ｉ０ 系统中， ＭＭ ） 如何分离不 同的 源信 号 以及如 何 补偿 接收 信号 畸变是 目前 的研究 热 点 。盲均 衡可 以抑制 ＩＩ码 间 干扰 ） Ｍ Ｉ多 用 户 Ｓ（ 和 Ｕ（ 干扰 ）补 偿 信 号 畸 变 。 而 且 盲 均 衡 不 需 要 训 练 序 ， 列， 相对 于 自适 应 均 衡技 术 ， 加 节省 资 源 ， 而 提 更 从 高 了频 谱利 用率 。 目前 ， 各 种 盲 算 法 中应 用 最 广 泛 的 是 Ｇ ｄ￣ 在 ｏａ 提 出的恒 模算 法 （ Ｍ ） 】 Ｃ Ａ ｎ。但是 恒 模算 法 直 接 用 到
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２ ０ 年第７ ０８ 期
中图分类号 ：Ｎ １ Ｔ９１ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０９—２５ （０ ８ｏ —０３ —０ １０ ５２ ２ｏ ）７ ０５ ２
基 于 ＭＩ 系统 的 ＭＤ ＭＡ盲 均 衡 算 法 ＭＯ Ｃ
一种改进的变步长常模判决反馈盲均衡算法
一种改进的变步长常模判决反馈盲均衡算法张家生;崔鹏鹏;沈忱;韩迎鸽【摘要】针对基于CMA的DFE盲均衡算法收敛速度慢、收敛后稳态剩余误差大的缺点,提出了一种改进的基于CMA的DFE盲均衡算法.该算法通过引入均方误差作为调整步长的参量,构造出指数型变步长函数,把基于CMA的DFE盲均衡算法中前馈滤波器和反馈滤波器更新方程中的固定步长值变为可变值,并对其收敛性做了分析.计算机仿真表明,改进算法具有较快的收敛速度和更小的剩余误差.%Aiming at the shortcomings of slow convergence rate and large residual error of Constant Modulus Algorithm Decision Feedback Equalization(CMA-DFE),this paper proposes an improved DFE equalization algorithm based on CMA.In this algorithm, mean square error is adopted as the step parameter, and this algorithm constructs the index variable step function.In the DFE based on CMA blind equalization algorithm, the fixed step size of the feedforward filter and the feedback filter updating equation is changed to variable value, and this paper analyzes its convergence.The computer simulation results indicate that the improved algorithm has faster convergence speed and lower residual error.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】4页(P71-73,77)【关键词】CMA;码间干扰(ISI);判决反馈均衡器(DFE);变步长【作者】张家生;崔鹏鹏;沈忱;韩迎鸽【作者单位】安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TN911高速数据通信系统中,码间干扰是影响通信质量的主要决定因素，为了消除码间干扰(Inter Symbol Interference, ISI),必须进行信道均衡。
基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法
基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法郭业才;张苗青【摘要】针对常模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法(SFLA-MMA).它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中.该算法将多模盲均衡算法(MMA)代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法(SFLA)的适应度函数,将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量;利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量.之后,通过MMA进行迭代,得到MMA的最优权向量.利用高阶多模正交振幅调制(QAM)与正交相移键控(APSK)信号对该算法进行了仿真验证.仿真结果表明,与CMA、MMA和基于粒子群算法的多模盲均衡算法(PSO-MMA)相比,SFLA-MMA在均衡高阶多模信号时收敛速度极快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2015(036)007【总页数】8页(P1280-1287)【关键词】信息处理技术;多模算法;混合蛙跳算法;智能优化算法;最优权向量【作者】郭业才;张苗青【作者单位】南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TN911.7在通信系统中，为了有效地消除有限带宽和多径传播等引起的码间干扰，接收端需要引入盲均衡技术。
在盲均衡技术中，常模盲均衡算法（CMA）是使均衡器输出信号星座点尽可能分布在一个半径为RC（信号的统计模值）的圆上，从而不断调整均衡器的权向量。
CMA最大的优点在于它的代价函数只与接收序列的幅度有关，而与相位无关，所以CMA非常适用于常模信号。
基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法
中 图 分 类 号 ：ＴＮ９１１．７
文 献 标 识 码 ：Ａ
ＤＯｌ：１０．１６１５７／ｉ．ｉｓｓｎ．０２５８—７９９８．２０１６．０２．０２４
中 文 引 用 格 式 ：张 冰 龙 ，徐 建 敏 ，江 浩 ．基 于 模 拟 退 火 的 ＤＮＡ 遗 传 优 化 小 波 多 模 盲 均 衡 算 法 【Ｊ】．电 子 技 术 应 用 ，２０１６，４２ （２）：８８－９１． 英 文 引 用 格 式 ：Ｚｈａｎｇ Ｂｉｎｇｌｏｎｇ，Ｘｕ Ｊｉａｎｍｉｎ，Ｊｉａｎｇ Ｈａｏ．Ａｎ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｍｕｌｔｉ－ｍｏｄｕｌｕｓ ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ＤＮＡ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，２０１６，４２（２）：８８—９１．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｎｎ ｍｕｈｉ—ｍｏｄｕｌｕｓ ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＷＴＭＭＡ），ｓｕｃｈ ａｓ ｓｌｏｗ
ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ， ｌａｒｇｅ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ， ａｎｄ ｉｍｍｅｒｇｉｎｇ ｉｎ ｐａｒｔｉａｌ ｍｉｎｉｍｕｍ ｅａｓｉｌｙ， ａ ＷＴＭＭＡ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ
Ａｎ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｍｕｌｔｉ－ｍｏｄｕｌｕｓ ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ ＤＮＡ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
盲均衡CMA盲均衡算法仿真研究毕业论文
( 此文档为word 格式，下载后您可任意编辑修改！)CMA 盲均衡算法仿真研究摘要盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。
自它出现后，就得到广泛的关注，并在许多领域中得到应用。
本文系统地分析研究和归纳总结了盲均衡的基本理论。
重点分析了Bussgang类盲均衡算法中的恒模(CMA, Constant Modulus Algorithm )盲均衡算法。
分析了传统CMA盲均衡算法的收敛性能，由于采用固定步长，使得收敛速度和收敛精度之间相互制约，其应用受到很大的限制。
为了解决这一矛盾，本文提出了一种基于均方误差(MSE, Mean Square Error)的CMA盲均衡算法，这是一种利用时变步长来代替固定步长的自适应变步长CMA盲均衡算法，并进行了计算机仿真。
结果表明改进算法相对于CMA算法收敛性能有一定的提高。
关键字:盲均衡,恒模算法, 变步长,均方误差CMA BLIND EQUALIZATION ALGORITHM SIMULATIONABSTRACTThis paper analyzed systematically studies and summaried the blind balanced elementary theory. Analysis focused on the Bussgang type blind equalization of constant modulus algorithm (CMA, Constant Modulus Algorithm) algorithm for blind equalization. This paper analyzes of the traditional CMA blind equalization algorithm performance, as a result of the use of fixed-step, making convergence speed and residual error become a contradiction, which makes the application fields of CMA algorithm limited. In order to solve thecontradiction ,this paper derives an improved CMA blind equalization algorithm utilizing the vary of MSE. This is an adaptive variable step-size CMA blind equalization algorithm, which uses a time-varying step size to replace the fixed step size. The simulation with computer shows the improved algorithms CMA algorithm.KEYWORDS: blind equalization , Constant Modulus Algorithm , variable step-size, Mean Square Error目录摘要（中文）................................................................... I...摘要（外文）.. (II)1绪论 (1)1.1研究盲均衡的目的和意义 (1)1.2盲均衡的研究现状 (2)1.3衡量算法收敛性能的指标 (3)2恒模算法 (4)2.1盲均衡的基本结构 (4)2.2Bussgang类盲均衡算法 (6)2.2.1决策指向算法 (7)2.2.2 Sato 算法 (7)2.2.3 Godard 算法 (8)2.3恒模算法的提出 (8)2.4恒模算法的理论推导 (9)2.5步长因子对恒模算法收敛性能的影响 (11)3基于剩余误差的变步长恒模盲均衡算法 (17)3.1恒模算法中剩余误差的分析 (17)3.2基于MSE的变步长恒模盲均衡算法 (18)3.2.1基于MSE的变步长恒模盲均衡算法的表达形式 (18)3.2.2算法性能分析 (18)3.3基于MSE的变步长恒模算法的MATLAB实现 (19)结论 (24)参考文献 (25)附录 (26)致谢 (32)1 绪论盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。
nbeats模型原理
nbeats模型原理引言nbeats（Neural basis for Temporal modeling with Ensemble of Attention modules）模型是一种用于时间序列预测的深度学习模型，由鲍玉斌等人提出。
该模型在时间序列预测任务中取得了优秀的性能，并且具有良好的可解释性。
本文将深入探讨nbeats模型的原理和核心思想。
什么是时间序列预测在介绍nbeats模型之前，我们先来了解一下时间序列预测任务。
时间序列预测是指根据过去的观测数据，预测未来一段时间内的数值或者趋势。
时间序列预测在许多领域中都有广泛的应用，比如金融预测、气象预测等。
nbeats模型结构概述nbeats模型是一种基于堆叠模块的模型，每个模块由一个线性层和一个基于自回归（autoregressive）的递归模块组成。
整个模型由多个这样的堆叠模块组成，每个模块负责预测时间序列中的一部分。
下面将详细介绍每个模块的结构和作用。
线性层nbeats模型的线性层主要用于处理时间序列的趋势。
线性层通过学习时间序列中的线性部分，可以准确地预测序列的趋势。
线性层的输入是一个滑动窗口尺寸的时间序列子序列，输出为该子序列的线性趋势。
递归模块递归模块是nbeats模型的核心组成部分，它通过递归地对时间序列进行预测，实现了序列的自回归特性。
递归模块的输入是一个滑动窗口尺寸的时间序列子序列，输出为该子序列的自回归预测结果。
递归模块由两个关键的部分组成：堆叠函数和注意力机制。
堆叠函数堆叠函数是nbeats模型中的非线性部分，它通过堆叠多个全连接神经网络层来对时间序列进行非线性建模。
堆叠函数能够学习时间序列中的非线性模式，提升模型的预测性能。
注意力机制nbeats模型中的注意力机制用于动态地对不同时间步长的特征进行加权。
注意力机制可以使模型自动地关注时间序列中重要的部分，忽略不重要的部分，从而提升模型的预测精度。
nbeats模型训练方法nbeats模型的训练方法采用了一种逐层训练的策略。
一种基于切换步长的加权多模盲均衡算法
一种基于切换步长的加权多模盲均衡算法牛聪;高勇【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)019【摘要】研究了常数模算法、多模算法、加权多模算法，并分析了各个算法的优缺点。
针对加权多模盲均衡算法稳态误差小，但收敛速度慢的缺点，提出了一种基于切换步长的加权多模算法，最后对各算法在复信道环境下进行了仿真。
结果表明，改进算法不受相位偏移的影响，而且在稳态误差基本不变的情况下，加快收敛速度。
%The constant modulus algorithm (CMA),multi-mode algorithm (MMA) and weighted multimodulus algorithm (WMMA)are studied,and the merits and demerits of each algorithm are also analyzed. Though the steady-state error of weighted multimodulus algorithm is small,the rate of convergence is slow,for the reason,an improved weighted multimodulus algorithm based on switching step is proposed. Each of the algorithms is simulated in multi-channel environments. The results show that the improved algorithm is not influenced by the phase shift,and in the case of the steady-state error is essentially the same,the convergence speed can greatly accelerate.【总页数】4页(P64-66,69)【作者】牛聪;高勇【作者单位】四川大学电子信息学院，四川成都 610065;四川大学电子信息学院，四川成都 610065【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-34【相关文献】1.一种基于MCMA的双模切换变步长的盲均衡算法 [J], 朱行涛;刘郁林;敖卫东2.基于多模误差切换的变步长盲均衡算法 [J], 李江;熊箭;归琳;余松煜3.一种新的基于多模误差切换的盲均衡算法 [J], 刘琚;代凌云4.基于加权因子非线性变化的改进加权多模盲均衡算法 [J], 张艳萍;崔伟轩5.基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法 [J], 郑亚强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于修正超指数迭代算法的双模式盲均衡算法仿真研究
基于修正超指数迭代算法的双模式盲均衡算法仿真研究
孙丽君;孙超
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2005(17)11
【摘要】收敛速度和剩余均方误差是评价盲均衡算法性能优劣的主要参数之一。
超指数迭代盲均衡算法收敛速度快,但是,该算法对高阶QAM信号具有较大的剩余均方误差。
针对数字无线电信道的盲均衡问题,提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法,该算法可校正无线电信道引入的载波相位旋转,并具有较快的收敛速度。
在此基础上又提出了一种双模式盲均衡算法,该算法在收敛阶段采用修正的超指数迭代算法,之后根据某一切换准则,切换到判决导引算法,可有效减小超指数迭代算法对高阶信号的剩余均方误差。
通过仿真证明了本算法的有效性。
【总页数】3页(P2604-2605)
【关键词】数字通信;盲均衡;超指数;判决导引;双模式
【作者】孙丽君;孙超
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院;西北工业大学声学工程研究所,陕西西安710072;西北工业大学声学工程研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.5
【相关文献】
1.一种含软判决引导的超指数迭代盲均衡算法 [J], 李晓波;樊养余
2.一种用于水声信道的稀疏权超指数迭代盲均衡算法研究 [J], 孙丽君;孙超
3.基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡算法 [J], 郭业才;杨超
4.基于星座修正聚类的双模式盲均衡算法 [J], 王成;杨宾;王大磊
5.基于修正常系数模板的变步长双模式盲自适应均衡算法 [J], 田俊霞;匡镜明;王华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MIMO系统的MDCMA盲均衡算法
基于MIMO系统的MDCMA盲均衡算法
纪迪;马惠珠;李明
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2008(32)7
【摘要】基于对线性多输入多输出(MIMO)系统的自适应盲源分离和盲均衡的研究,为了能够有效恢复输入信号,提出了一种在MIMO系统中引入抖动处理技术的修正抖动符号误差恒模算法.仿真结果表明,该算法可以在仅已知输入信号统计量的情况下跟踪信道变化,并且有效克服多个均衡器的输出可能锁定到相同的源信号问题,抑制ISI和MUI,恢复所有发射天线的发送信息.
【总页数】3页(P35-36,88)
【作者】纪迪;马惠珠;李明
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于ICA的MIMO系统空时盲均衡算法 [J], 包晓蕾
2.改进的MIMO系统盲均衡算法 [J], 高亚兰;浮盼盼;崔琳
3.基于 MIMO 系统的盲均衡算法研究 [J], 陈旭
4.MIMO通信系统中QAM信号的快速半盲均衡算法研究 [J], 李进;冯大政;房嘉奇
5.改进的MIMO系统变步长小波常模盲均衡算法 [J], 高亚兰;郭业才;吴珊
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基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法
基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法郭业才;张苗青【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2015(036)007【摘要】针对常模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法(SFLA-MMA).它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中.该算法将多模盲均衡算法(MMA)代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法(SFLA)的适应度函数,将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量;利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量.之后,通过MMA进行迭代,得到MMA的最优权向量.利用高阶多模正交振幅调制(QAM)与正交相移键控(APSK)信号对该算法进行了仿真验证.仿真结果表明,与CMA、MMA和基于粒子群算法的多模盲均衡算法(PSO-MMA)相比,SFLA-MMA在均衡高阶多模信号时收敛速度极快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰.【总页数】8页(P1280-1287)【作者】郭业才;张苗青【作者单位】南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.基于 RPROP 神经网络的多模盲均衡算法研究 [J], 吕大千;何俊;李柔刚2.基于列维飞行复形猴群算法的多模盲均衡算法 [J], 高敏;郭业才3.基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法 [J], 张冰龙;徐建敏;江浩4.基于模因算法的多模盲均衡算法 [J], 郭业才;彭舒;张苗青;蔡力坚5.基于退火狼群算法的小波加权多模盲均衡算法优化 [J], 郑亚强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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衡量盲均衡算法 的一个重要指标 就是 收敛速度的快慢 ，
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通信信道 有 限 的带 宽 和 多径 效 应 所 引 起 的 码 间干 扰 （Ｓ ） 往往会造成信息传 输 的速 率低 、 码率 高 ， ＩＩ ， 误 严重影 响 了数据传输 速度及可靠性 。 克服 ＩＩ的一种有效 途径 是在接 Ｓ 收机 中采用均衡技术 。 传统 的 自适应 均衡技术需 周期性的发 送训练序列 ， 成带宽 浪费 ， 造 而盲均衡无须 发送训 练序列 ， 节
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（ 西北工业大学航海学院 ， 陕西 西安 解决传统 常数模盲均衡算法收敛速度缓慢 的问题 ， 为 考虑到 Ｍ —Ｑ Ｍ信号模值分布 在几个 已知半 径圆上 的特点 ， Ａ 该文给出 了一种新的基 于归一化常数模 （ Ｃ Ａ 的递归步长多模 盲均衡 算法。 ＮＭ ） 这种算法能够 自 适应 地调节 步长 ， 使收敛后
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第 ３ 第ｏ期 ２卷 ８
文章编号： ０ ９４ （０ ６ ０ ０ ０ ０ １ ６— ３８ ２０ ） ８— １２— ４ ０
计 算 机 仿 真
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基于 Ｎ ＭＡ算 法的递归步长 多模 盲均衡 算法 Ｃ
刘 宁 ， 英 民 王
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因此在实 际应用 中通常加入 Ｄ Ｄ判 决算法 ， 采取 “ 式切换 ” 模 的工作方式 ， 就是 在初 始 阶段 采用 盲 均衡 模式 作 为冷启 也 动， 当剩余干扰满足普通 均衡器 的收 敛条 件时 ， 切换到 普 再 通均衡模式进一步减小干扰 ， 样就可 以明显地提高 系统 的 这 工作效率 ， 以满足通信要求 ， 具有很好 的实际应用意义。
ｃｎｔｎ ｍ ｄ ｌｓａ ｏｉ ｍ （ ＭＡ） ａｄｔｅｒｃ ｒ ｖ ｔｐｍｕｔ ｍ ｄ ｌｓａｇｒｈ ． Ｉ ｅｐ ｃ ｔａ ｔｉ ｏｓａｔ ｏ ｕｕ ｌ ｒｈ ＮＣ ｇ ｔ ｎ ｈ ｅｕｓ ｅｓｅ ｌ ｉ ｉ— ｏ ｕｕ ｌｏｉ ｍ ｎ ｒｓｅ ｔ ｈ ｔ ｈｓ ｔ
ａ ｏ ｔｍ ｃｎａｊｓ ｓ ｐ ａｔｍａ ｃｌ ，ｔｅｕｔ ａｅｓ ｐ ｃｎ ｒａｈａ ｐｉ ｍ ｖｌｅａ ｄｒｍｎ ｎ ｅｒｒｃｎ ｌ ｒｈ ａ ｄｕｔ ｔ ｕｏ ｔ ａｌ ｈ ｌｍ ｔ ｔ ａ ｅｃ ｎ ｏｔ ｇｉ ｅ ｉ ｙ ｉ ｅ ｍｕ ａｕ ｎ ｅ ａｔ ｒ ａ ｏ
的步长在达到最优的同时 ， 到的剩余稳态误差也达到最小 。 真实验 表明 ， 得 仿 该算法能够在计算量 增加不 大的前提下 ， 具有 较好 的收敛性能及抗误 码性能 ， 其收敛速度也得到较大的改善。 关键词 ： 盲均衡 ； 递归步长 ； ； 多模 双模式
中图分类号 ：Ｎ １． Ｔ ９１５ 文献标识码 ： Ｂ