高阶累积量盲均衡算法的优化设计
适用于高阶QAM系统的多模盲均衡新算法
ａｄｌ ｅ ｅ ｙｓ ｔ Ｍｅ ｑ ａ ｒ ｒ Ｅ ａ ｅ ｃｎｅ ｅｃ ｍｐｒ ｉ ｅ ｏｃｒ ｎ ＭＡａ ｄ Ｄ ｎ ｗ ｒｔａ － ａｅ ａ Ｓ ｕｒ Ｅ ｒ （ ） ｆ ｒ ｏｖｒ ｎｅ ｏ ａｅ ｗｔ ｔ ｎｕｒ ｔ ｏ ｓｄ ｔ ｎ ｅ ｏ ＭＳ ｔ ｇ ｃ ｄ ｈｈｃ ｅ Ｃ Ｄ ｎ Ｓ
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第 ３ 卷 第 ２期 ０ ２ ０ 年 ２月 ０８
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Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔ ｏ ｉｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｃｒ ｎ ｃ ｏ Ｅｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ
Ｔｉ ｈａ 【等人分别独立提出的常数模算法（ ＭＡ 由于计 ｒ ｉ 。 ｃ ｅ ｒ】 Ｃ １
算量小及 良好的收敛性能 已广泛 用于高阶 Ｑ ＡＭ 系统中 。
本文的 内容安排如下：文章 的第 ２节介绍 了文献 『提 出 ４ １ 的 ＣＭＡ＋Ｓ Ｄ 算法 ，第 ３节介绍 了本文提 出的两种含软判 Ｄ
适用 于高阶 Ｑ ＡＭ 系统 的多模盲均衡新算法
窦高奇 高 俊
（ 海军工程 大学通信 工程 系 武汉 ４０３ ） ３０３
摘 要 ：利 用 ＱＡ 信 号星 座 图特 点 ，该 文 提 出 了两种 含 软 判 决 的多 模盲 均 衡算 法 ：ＭＭＡ＋ ＤＤ 算 法 和 Ｍ Ｓ
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》范文
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》篇一一、引言在无线通信系统中，信道均衡技术是一项关键技术，其作用在于通过补偿信道带来的影响，使得传输的信号质量得以恢复和优化。
盲均衡技术作为一种特殊的均衡技术，能够在不依赖训练序列或已知信号的情况下，仅根据接收到的信号进行均衡处理。
本文将针对基于高阶循环累积量的盲均衡技术进行研究，分析其原理、性能及优势。
二、高阶循环累积量的基本原理高阶循环累积量是一种信号处理技术，主要用于提取信号中的周期性成分。
在通信系统中，发送的信号往往具有一定的周期性，通过高阶循环累积量的计算，可以提取出这种周期性成分，从而提高信号的信噪比和抗干扰能力。
三、基于高阶循环累积量的盲均衡技术基于高阶循环累积量的盲均衡技术，主要是利用高阶循环累积量提取出信道中的周期性成分，然后通过一定的算法进行均衡处理。
该技术具有以下优点：1. 无需训练序列或已知信号，仅根据接收到的信号进行均衡处理；2. 具有较强的抗干扰能力和抗噪声能力，可以提高信号的信噪比；3. 可以适应多种信道环境和传输速率，具有较强的通用性和灵活性。
四、算法实现与性能分析基于高阶循环累积量的盲均衡技术，主要包括以下几个步骤：1. 接收信号的预处理：对接收到的信号进行去噪、滤波等预处理操作，以提高信号的信噪比；2. 高阶循环累积量的计算：通过计算接收信号的高阶循环累积量，提取出信道中的周期性成分；3. 均衡处理：根据计算得到的高阶循环累积量，采用一定的算法进行均衡处理，以恢复原始信号的质量；4. 性能评估：对处理后的信号进行性能评估，包括误码率、信噪比等指标。
通过对算法的实现和性能分析，可以得出以下结论：基于高阶循环累积量的盲均衡技术具有较高的性能和较强的抗干扰能力，可以在多种信道环境和传输速率下实现有效的均衡处理。
五、优势与挑战基于高阶循环累积量的盲均衡技术具有以下优势：1. 无需训练序列或已知信号，降低了系统的复杂度和成本；2. 具有较强的抗干扰能力和抗噪声能力，提高了信号的信噪比；3. 可以适应多种信道环境和传输速率，具有较强的通用性和灵活性。
高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现
高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现作者：李月贞,郭敏来源：《现代电子技术》2010年第21期摘要:基于高阶累积量的数字调制信号识别算法在低信噪比环境下识别率较低。
针对这一问题,提出了高阶累积量的改进算法,通过调整特征参数的判别顺序先识别出MASK信号的方式,取得了较好的效果。
讨论了该算法的FPGA设计,并利用Virtex-4开发板对该设计进行硬件协同仿真测试。
测试结果表明,该算法在低信噪比环境下对2ASK,4ASK,4PSK,16QAM信号的识别率有显著提高。
在信噪比为4 dB时,对2ASK,4ASK信号的识别率分别为93.4%,100%。
在信噪比为2 dB时,对4PSK,16QAM信号的识别率最高,达到了99.7%。
关键词:System Generator; FPGA; 调制识别; 高阶累积量中图分类号:TN919.7-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)21-0001-04An Improved High-order Cumulant Algorithm for ModulationRecognition and Its FPGA ImplementationLI Yue-zhen, GUO Min(South-central University for Nationalities, Wuhan 430073, China)Abstract: The digital modulation recognition algorithm based on higher-order cumulant has a low recognition rate in low SNR environment. An improved higher-order cumulant algorithm is introduced to solve the problem. It achieved better effect by adjusting the decision order of characteristic parameters, and identifying MASK signal firstly. It implemented the FPGA design of the algorithm, and the hardware co-simulation test with the help of Virtex-4 development board. The test results show that the algorithm has significantly improved the recognition rate of 2ASK, 4ASK, 4PSK and 16QAM signal in low SNR environment. The recognition rates of 2ASK, 4ASK signal are 93.4%and 100% when SNR is 4dB. When SNR is 2dB, the recognition rates of 4PSK and 16QAM signal are the highest, reaching 99.7%.Keywords: System Generator; FPGA; modulation recognition; higher-order cumulant0 引言由于数字调制信号越来越多地应用于通信信号处理领域,因此对数字信号调制识别的研究也越来越多。
盲均衡的技术原理和应用
盲均衡的技术原理和应用1. 简介盲均衡是数字通信系统中的一项关键技术，通过自适应信号处理算法，对传输信号进行均衡，以提高系统的性能和可靠性。
本文将介绍盲均衡的技术原理和应用。
2. 盲均衡的基本原理在数字通信系统中，信号在传输过程中会受到多径效应、噪声等干扰，导致信号失真。
盲均衡的目标是通过估计通道响应和信号信息，恢复出原始信号的准确性，以保证可靠的数据传输。
盲均衡的基本原理包括两个关键步骤：盲估计通道响应和盲均衡滤波。
2.1 盲估计通道响应盲估计通道响应是指在没有已知参考信号的情况下，利用观测到的接收信号进行通道响应的估计。
常用的盲估计算法包括高阶统计方法、最小均方差等。
高阶统计方法通过观测信号的高阶统计特性，如高阶累积量或高阶谱密度，来估计通道响应。
最小均方差方法通过最小化接收信号与估计信号之间的均方误差，得到最优的通道响应估计。
2.2 盲均衡滤波盲均衡滤波是指根据估计的通道响应，对接收信号进行滤波，以消除信号失真。
盲均衡滤波可以采用线性滤波器或者非线性滤波器。
线性滤波器根据估计的通道响应，设计合适的滤波器系数，对接收信号进行线性滤波，消除多径效应和噪声等干扰。
非线性滤波器则通过非线性映射的方式对接收信号进行滤波，以更好地恢复信号的准确性。
3. 盲均衡的应用3.1 无线通信系统中的盲均衡在无线通信系统中，由于多径效应等干扰的存在，盲均衡技术能够有效地提高系统的抗干扰能力和数据传输质量。
盲均衡广泛应用于无线通信系统中的调制解调、信道编解码等关键模块。
3.2 光通信系统中的盲均衡在光通信系统中，由于光纤传输的特性，信号在传输过程中也会受到多径效应等影响，盲均衡技术可以提高光通信系统的性能和可靠性。
盲均衡在光通信系统中的应用包括光传输模块、光调制解调器等关键组件。
3.3 音频信号处理中的盲均衡在音频信号处理领域，盲均衡技术被广泛应用于语音增强、音频编解码等领域。
通过盲均衡技术，可以有效降噪、提升语音质量等。
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。
基于高阶倒谱盲均衡器的设计
摘 要 ： 谱 盲 均 衡 算 法 的 关 键 是 建 立 信 号 的 倒 谱 与 信 道 参 数 之 间 的 关 系 方 程 ， 后 以 解 方 程 倒 然
的 方 式 获 得 信 道 参 数 。阐 述 了 基 于倒 谱 盲 均 衡 器 的 基 本 构 成 和 工 作 原 理 ， 析 了其 特 点 ， 导 了基 分 推
信 道参 数 。其关键 是建立 接 收信号 的倒谱 与信 道参
［ｎ ｙ ∞ ， ２（ ， ４］ １Ｔ （ １∞ ，３ ∞ ） Ｏ
（） ４
数 之 间的关 系方 程 ， 后 以解 方 程 的方式 获得 信 道 然
参 数 。该 方法 不仅 能 保证 算 法 的全 局收 敛 性 ， 且 而
为 ． ） ｙ 的倒 四谱 。Ｆ 表示 三维 Ｆ ｕ ｉ 逆变换 。 （ ｏｒ ｒ ｅ
Ｌ１
有 零点 均位 于 平 面 的单位 圆 内 ：
１ 基 于倒 谱 盲 均衡 器 的基 本 原理
倒 谱 盲均衡 器 的原 理框 图如 图 １ 所示 。
Ｊ ） Ｉ １ ｉ ） ｌ ： ． （） （ 一Ｉ （～ａ ， ｌ １ ２ ｎ
ｆ １ ＝
而多项式 ０ ） （ 的零 点全部 位 于单位 圆外 ：
Ｌ２
Ｏ ｚ 一Ⅱ （—６ ， ｌ ＜１ （） （ ） １ ） ｌ ． ３ ｂ
ｌ １ 一
图 １ 倒 谱 盲 均 衡 原 理 框 图
式 中 ， Ｌ Ｌ ， 为 阶 数 。
倒 谱盲 均衡器 是利 用接 收序列 的倒谱 中含 有传
输 信道 的 幅度 特性 和 相 位特 性 这 一 特 点 ， 直接 从 系
于 四 阶 倒 谱 盲 均 衡 器 的 传 输 函 数 ， 出 了均 衡 器 的 结 构 形 式 。 给
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》篇一一、引言随着通信技术的快速发展，盲均衡技术已成为信号处理领域的重要研究方向。
在无线通信系统中，由于信道的多径效应、衰落以及噪声干扰等因素，接收到的信号往往会发生失真。
为了恢复信号的原始状态，需要采用盲均衡技术对信道进行均衡化处理。
高阶循环累积量作为一种有效的信号处理工具，在盲均衡技术中具有重要的应用价值。
本文将重点研究基于高阶循环累积量的盲均衡技术，旨在提高信号处理的性能和可靠性。
二、高阶循环累积量的基本原理高阶循环累积量是一种非线性信号处理技术，可以用于提取信号中的循环统计特性。
在通信系统中，由于多径效应和衰落等因素的影响，接收到的信号往往呈现出非线性特性。
高阶循环累积量能够有效地捕捉这些非线性特性，从而实现对信号的均衡化处理。
高阶循环累积量的计算过程主要包括两个步骤：首先，对接收到的信号进行循环统计量的计算；其次，利用高阶矩或高阶累积量等统计量对信号进行处理。
通过这种方式，可以有效地提取出信号中的有用信息，抑制噪声和干扰，提高信号的信噪比。
三、基于高阶循环累积量的盲均衡技术基于高阶循环累积量的盲均衡技术是一种无需已知信道信息的均衡化方法。
该方法利用高阶循环累积量对接收到的信号进行处理，通过自适应算法调整均衡器的参数，使输出信号尽可能接近原始信号。
在实现过程中，首先需要构建一个自适应均衡器，该均衡器以高阶循环累积量为基础进行参数调整。
然后，通过不断调整均衡器的参数，使输出信号的均方误差最小化，从而达到均衡化的目的。
由于该方法无需已知信道信息，因此具有较高的灵活性和适应性。
四、算法设计与实现本文提出了一种基于高阶循环累积量的盲均衡算法。
该算法采用递归最小二乘法进行参数估计，通过不断调整均衡器的参数来优化输出信号的均方误差。
具体实现过程如下：1. 构建自适应均衡器，以高阶循环累积量为基础进行参数调整。
2. 通过递归最小二乘法对均衡器参数进行估计。
3. 根据估计得到的参数对均衡器进行调整，使输出信号的均方误差最小化。
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》篇一基于高阶循环累积量的盲均衡技术研究一、引言在无线通信系统中，信号的均衡是保障数据传输准确性的重要环节。
传统的均衡技术往往依赖于对信号的先验知识或特定的假设条件，这些条件在实际应用中往往难以满足。
因此，基于高阶循环累积量的盲均衡技术成为近年来研究的热点。
该技术不依赖于任何信号的先验知识，可以自适应地根据信号特性进行均衡，对于解决多径干扰、频率选择性衰落等问题具有重要意义。
二、盲均衡技术的理论基础盲均衡技术主要是利用接收到的信号本身的特性，进行信道均衡，不依赖于任何关于信道或传输信号的先验信息。
其中，高阶循环累积量作为信号的重要特征之一，被广泛应用于盲均衡技术中。
高阶循环累积量可以有效地抑制噪声，提高信号的信噪比，从而为盲均衡提供更准确的依据。
三、基于高阶循环累积量的盲均衡算法（一）算法原理基于高阶循环累积量的盲均衡算法主要利用高阶循环累积量进行信道均衡。
算法首先根据接收到的信号计算高阶循环累积量，然后根据累积量的特性进行信道估计和均衡。
该算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够根据不同的信道条件进行自我调整。
（二）算法实现基于高阶循环累积量的盲均衡算法实现主要包括以下步骤：首先，根据接收到的信号计算高阶循环累积量；其次，根据累积量的特性进行信道估计；然后，利用估计出的信道参数进行均衡；最后，通过迭代优化算法不断提高均衡效果。
四、实验结果与分析为了验证基于高阶循环累积量的盲均衡技术的有效性，我们进行了多组实验。
实验结果表明，该算法在各种信道条件下均表现出较强的适应性和鲁棒性。
在多径干扰和频率选择性衰落等复杂信道环境下，该算法能够有效地提高信号的信噪比和传输质量。
同时，该算法还具有较低的计算复杂度和较快的收敛速度，适用于实时通信系统。
五、结论与展望本文研究了基于高阶循环累积量的盲均衡技术，分析了其理论基础和算法实现。
实验结果表明，该算法在各种信道条件下均表现出较强的适应性和鲁棒性，能够有效地提高信号的信噪比和传输质量。
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》
《基于高阶循环累积量的盲均衡技术的研究》篇一一、引言随着通信技术的飞速发展，数字信号处理中的盲均衡技术已成为研究热点。
在通信系统中，由于信道的不完全性、多径干扰以及噪声的影响，接收到的信号往往存在失真。
为了恢复原始信号，盲均衡技术应运而生。
传统的盲均衡方法主要依赖于二阶统计量进行均衡，但在面对复杂多变的通信环境时，其性能往往受到限制。
近年来，高阶循环累积量因其对非高斯噪声和信道失真的敏感性，被广泛应用于信号处理中。
因此，本文提出了一种基于高阶循环累积量的盲均衡技术，旨在提高通信系统的性能。
二、高阶循环累积量的基本原理高阶循环累积量是一种用于描述随机信号统计特性的工具，它能够捕捉到信号中的非高斯性特征。
在通信系统中，高阶循环累积量能够有效地反映信道失真和噪声的特性。
与传统的二阶统计量相比，高阶循环累积量对非高斯噪声和信道失真更加敏感，因此更适合用于盲均衡技术。
三、基于高阶循环累积量的盲均衡技术本文提出的基于高阶循环累积量的盲均衡技术主要包括以下步骤：1. 信号预处理：对接收到的信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续处理。
2. 计算高阶循环累积量：利用高阶循环累积量的计算方法，提取信号中的非高斯性特征。
3. 均衡器设计：根据计算得到的高阶循环累积量，设计一个自适应的均衡器。
该均衡器能够根据信道失真和噪声的特性进行自适应调整，以达到最佳的均衡效果。
4. 迭代优化：在均衡器工作的过程中，通过迭代优化算法对均衡器进行优化，以提高均衡性能。
四、实验结果与分析为了验证本文提出的基于高阶循环累积量的盲均衡技术的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该技术能够有效地恢复失真的信号，提高通信系统的性能。
与传统的盲均衡方法相比，该技术具有更高的均衡精度和更强的抗干扰能力。
特别是在面对非高斯噪声和信道失真时，该技术的性能优势更加明显。
五、结论本文提出了一种基于高阶循环累积量的盲均衡技术，旨在提高通信系统的性能。
盲均衡器高速运算单元的优化设计
盲均衡器高速运算单元的优化设计
1、优化设计目标：降低成本、增加能效、减少工艺时间、保证质量稳定
2、系统及组件优化：采用新型多核处理器作为高速运算单元，采用低耗能，大容量存储器，提高单元运行效率；对高速运算单元的主运算处理器采用最新数字信号处理技术；采用芯片封装、融合处理技术改善组件结构；采用“中控-分控”技术，结构简单、节省空间；采用可编程逻辑器件作为组件核心模块，使灵活性和处理性能高；采用智能传感器技术，减少能源浪费。
3、工艺优化：采用先进的工艺装配技术，如超声波焊接技术，使组装过程简化、时间缩短；采用气勤膜电镀技术，使外壳有更好的防护性和耐力；采用在线检测和清洁技术，确保生产品质量。
基于高阶统计量的盲均衡算法的开题报告
基于高阶统计量的盲均衡算法的开题报告一、研究背景和意义随着数字通信技术的不断发展，数字通信系统已经成为了现代通信系统的主流。
在数字通信系统中，信道常常受到各种因素的影响，如多径效应、多普勒频移、噪声等等。
这些因素会使信号发生失真，严重影响了数字通信系统的传输效果。
因此，如何对信号进行准确的恢复和补偿就成为了数字通信系统中一个重要的研究课题。
针对数字通信系统中信号失真问题，盲均衡算法作为一种有效的信号处理技术被广泛应用。
盲均衡算法主要利用统计信号处理方法对信号进行模型建立，并基于模型对接收信号进行处理，最终实现对受到失真或衰落的信号进行恢复。
目前，盲均衡算法已经发展出了多种不同的方法，如基于熵、卡尔曼滤波、支持向量机等等。
这些算法在处理不同类型的失真信号时都取得了一定程度的成功，但是对于高维、非线性、非高斯分布的信号处理还存在较大的难度。
因此，在这种情况下，采用基于高阶统计量的盲均衡算法能够更好地提高信号处理的精度和效率。
二、研究内容和方法本研究旨在探索基于高阶统计量的盲均衡算法在数字通信系统中的应用，重点研究其在高维、非线性、非高斯分布信号处理中的优势。
具体研究内容包括以下几个方面：1.研究基于高阶统计量的盲均衡算法的模型建立原理和方法，并分析其在数字通信系统中的适用性和优势。
2.设计和实现基于高阶统计量的盲均衡算法的数字信号处理系统，进行实验验证，并与现有的盲均衡算法在处理高维、非线性、非高斯分布信号方面进行对比。
3.针对实验结果，对基于高阶统计量的盲均衡算法在数字信号处理中的优势和局限性进行分析和探讨，提出进一步改进和优化算法的思路和方向。
本研究将主要采用以下方法进行：1.理论分析：研究基于高阶统计量的盲均衡算法的基本原理和模型建立方法，分析其在数字通信系统中的适用性和优势。
2.数字信号处理系统设计和实现：基于MATLAB和C++等语言设计和实现基于高阶统计量的盲均衡算法的数字信号处理系统，包括信号处理流程、算法实现和结果分析等。
基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的开题报告
基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的开题报告一、研究背景与意义数字通信是现代通信领域的重要分支，涉及到的信号处理技术非常丰富。
其中，盲均衡技术是数字通信领域中的一项重要技术。
它可以实现对于接收到的符号序列进行盲均衡以及信道估计。
在许多实际通信系统中，信号传输时可能受到多径信道、多普勒频移等多种因素的影响，为了在这种复杂的信道环境中实现准确可靠的数据传输，需要采用盲均衡技术。
传统的盲均衡算法主要基于空间域或者时间域的信号处理方法，但是这些方法的适用范围有限。
近年来，基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法开始得到广泛的关注和研究。
这些方法的主要特点是考虑了传输信号具有的高阶统计特性，以及采用了有限的字符集描述接收到的符号序列，这种方法可以适应更加复杂的通信信道，提高信号的抗干扰性和鲁棒性，因此在数字通信领域具有广泛的应用前景。
二、研究内容和技术路线本文研究基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法，探究这种算法在数字通信领域中的应用和发展。
研究内容主要包括以下几个方面：1. 基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法原理和特点分析：介绍基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法在数学理论上的基础和主要特点。
2. 基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法仿真验证：采用MATLAB软件进行仿真实验，验证基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的可行性和有效性。
3. 基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法改进和优化：分析基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的不足之处并加以改进优化，提高算法的性能表现。
技术路线如下：1. 阅读相关文献，了解基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法在数字通信领域的发展现状和研究进展。
2. 分析现有的基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法，总结其主要特点和不足之处。
3. 设计仿真实验，采用MATLAB软件进行仿真实验，验证基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的有效性和性能表现。
4. 在仿真实验的基础上，分析基于高阶统计量和有限字符集的盲均衡算法的不足之处并加以改进优化，提高算法的性能表现。
一种基于高阶循环累积量的改进型VAD算法
一种基于高阶循环累积量的改进型VAD算法朱晓亮;杜旭;杨宗凯【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2006(28)6【摘要】根据语音信号的短段循环平稳(CycloStationary,CS)特征,该文提出了一种应用于复杂背景噪声条件下的基于高阶循环累积量的改进型VAD(Voice Activity Detection)算法,算法采用MA(Moving Average)模型对语音信号建模,并选择平均幅度差(Average Magnitude Difference Function,AMDF)的方法来估算循环频率以降低算法复杂度.经VoIP(Voice over Intemet Protocol)平台测试,算法对高斯(白色或有色)噪声以及其它平稳噪声自适应能力强、检测性能突出,且恢复后语音质量损失较小,对于非对称噪声也具备可检测能力.【总页数】5页(P1021-1025)【作者】朱晓亮;杜旭;杨宗凯【作者单位】华中科技大学电子与信息工程,系武,430074;华中科技大学电子与信息工程,系武,430074;华中科技大学电子与信息工程,系武,430074【正文语种】中文【中图分类】TN912.3【相关文献】1.基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法 [J], 冯祥;元洪波2.基于高阶累积量和循环谱算法的常用无线通信信号盲识别技术 [J], 龙晓红;张洪欣3.基于高阶累积量和循环谱的信号调制方式混合识别算法 [J], 赵雄文;郭春霞;李景春4.基于高阶循环累积量的SQAM信号调制识别算法 [J], 冯祥;李建东5.基于高阶循环累积量的正交频分复用(OFDM)信号子载波调制识别算法 [J], 刘瑜;张天骐;李灿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
用遗传算法求解基于高阶累积量的盲均衡问题
用遗传算法求解基于高阶累积量的盲均衡问题
陈金召;郑鹏;尤春艳
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2003(026)024
【摘要】将遗传算法引入盲均衡技术领域,详细分析了如何用遗传算法求解基于高阶累积量盲均衡问题,并给出了一种求解算法的具体步骤.该算法不用基于领域知识的规则,具有很强的通用性与鲁棒性.通过计算机仿真验证了该算法的有效性.
【总页数】3页(P64-66)
【作者】陈金召;郑鹏;尤春艳
【作者单位】重庆通信学院DSP实验室,重庆,400035;重庆通信学院DSP实验室,重庆,400035;重庆通信学院DSP实验室,重庆,400035
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于高阶累积量带噪盲源分离算法 [J], 赵国伟;王宏志
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高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现
高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现
李月贞;郭敏
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(33)21
【摘要】基于高阶累积量的数字调制信号识别算法在低信噪比环境下识别率较低.针对这一问题,提出了高阶累积量的改进算法,通过调整特征参数的判别顺序先识别出MASK信号的方式,取得了较好的效果.讨论了该算法的FPGA设计,并利用Virtex-4开发板对该设计进行硬件协同仿真测试.测试结果表明,该算法在低信噪比环境下对2ASK,4ASK,4PSK,16QAM信号的识别率有显著提高.在信噪比为4 dB 时,对2ASK,4ASK信号的识别率分别为93.4%,100%.在信噪比为2 dB时,对
4PSK,16QAM信号的识别率最高,达到了99.7%.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】李月贞;郭敏
【作者单位】中南民族大学,湖北,武汉,430073;中南民族大学,湖北,武汉,430073【正文语种】中文
【中图分类】TN919.7-34
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1.基于高阶累积量的调制识别算法的研究 [J], 张利;李青
2.多径信道下基于高阶累积量的通信信号调制识别算法 [J], 董鑫;欧阳喜;袁强
3.基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法 [J], 谭晓衡;褚国星;张雪静;杨扬
4.基于高阶累积量和熵值联合特征的调制识别算法 [J], 陈蕙心[1];彭晶晶[1];郑黎明[1];宋旭鹏[1]
5.基于小波变换熵值及高阶累积量联合的卫星信号调制识别算法 [J], 闫文康;闫毅;范亚楠;姚秀娟;高翔;孙文
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利用高阶矩解决数字通信中的盲均衡问题
利用高阶矩解决数字通信中的盲均衡问题
付强;雷菁;郑林华
【期刊名称】《四川大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2000(037)005
【摘要】针对盲均衡算法中,以梯度的估值计算抽头最佳系数时收敛性不理想的问题,介绍了一种新的以高阶矩来求解均衡系数的方法,并对该方法的性能进行了讨论.【总页数】5页(P710-714)
【作者】付强;雷菁;郑林华
【作者单位】民航飞行学院,四川广汉618307;国防科技大学,长沙410073;国防科技大学,长沙410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN913
【相关文献】
1.利用DFS和DNS来实现负载均衡——解决校园网服务器流量分担问题 [J], 赵阔;赵永存
2.线性盲信道辨识算法中存在的问题及解决方法 [J], 徐异凌;彭启琮;李玉柏
3.利用信息技术可以有效解决目前国内教育资源不均衡问题 [J],
4.利用地下储气库解决用气的不均衡性问题 [J], 李波;陈向新;杨庆阳;严大凡
5.利用地调调度自动化系统解决县调盲调问题 [J], 王义昌;张曼;韩雁斌;余艳;刘谦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于高阶统计量的组合盲均衡新算法
一种基于高阶统计量的组合盲均衡新算法
胡彦云
【期刊名称】《山西电子技术》
【年(卷),期】2007(000)004
【摘要】基于高阶统计量的逆滤波器准则(IFC)和超指数迭代算法(SEA)已经被广泛地应用于解决盲均衡问题.Chi,Feng和Chen通过对两种算法的性能分析提出在特定的条件下SEA和IFC算法的得到的均衡器是等价的.基于这种等价性,文献中提出通过对这两种算法进行组合来提高算法性能的改进方案.采用这种改进的改进方案,将一种最新的改进的SEA算法[1]和IFC算法进行组合,提出一种收敛性又好,收敛速度又快的组合算法.
【总页数】3页(P90-92)
【作者】胡彦云
【作者单位】南京邮电大学光电工程学院,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.一种基于IIR信道的盲均衡新算法 [J], 贾永强;丁铎;胡文娣;黄焱
2.基于组合代价函数的双模式盲均衡新算法 [J], 肖瑛;崔艳秋
3.一种基于MMSE准则的直接盲均衡新算法及实现 [J], 代松银;董书攀;袁嗣杰
4.一种基于盲均衡的新均衡器算法及实现 [J], 黄震亚;孙军;管云峰
5.CES型盲均衡及其基于高阶统计量的一种实现 [J], 赵帅锋;黄绣坤
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一种改进的基于高阶累积量的语音盲分离算法
一种改进的基于高阶累积量的语音盲分离算法
苏野平;何量;杨荣震;朱小刚
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2002(030)007
【摘要】盲分离算法被广泛应用于语音信号处理领域中,本文给出了一种改进的基于高阶累积量的盲信号分离算法并且被用来进行双路语音增强,本文还提出了最速下降法滤波器抽头系数更新算法.模拟和实际录音的实验表明所提方法的有效性.【总页数】3页(P956-958)
【作者】苏野平;何量;杨荣震;朱小刚
【作者单位】英特尔,中国,有限公司,上海,200233;英特尔,中国,有限公司,上
海,200233;英特尔中国有限公司ICSL实验室,上海,200233;英特尔,中国,有限公司,上海,200233
【正文语种】中文
【中图分类】TP912.34
【相关文献】
1.一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法 [J], 王维建;马晓川;侯朝焕
2.一种基于高阶循环累积量的改进型VAD算法 [J], 朱晓亮;杜旭;杨宗凯
3.基于二阶和高阶统计量的语音信号盲分离算法研究 [J], 吴景田;何培宇;潘帆
4.一种改进的基于高阶统计分析的语音激活检测算法 [J], 孔德廷
5.基于规范高阶累积量的盲分离算法 [J], 傅予力;沈轶;谢胜利
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文 章编 号 ：０ ２ ８ ８ （０ ７ １ — ０ ６ ０ １０ — ６ ４ ２０ ）２ ０ ６ — ３
高阶累积量 盲均 衡算法 的优化 设计
（ ｌ ｇ ｆＭａ ｎ ｎ ｉｅｒｎ Ｃｏｌ ｅ ｏ ｒ ｅ Ｅ ｇｎ ｅ ｇ，Ｎｏｔｗ ｓ ｒ ｏｙｅ ｈ ｉａ ｉｅｓｔ ｅ ｉ ｉ ｒｈ ｅ ｔ ｎ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ ｌＵｎｖ ｒｉ ｅ ｙ，Ｘｉａ ０ ７ ｎ ７１ ０ ２，Ｃｈｎ ） ｉａ
【 ｓ ａｔ Ｂ ｓｄ ｎ ｈ ｂｉｄ ｑ ａｉ ｔ ｎ ａ ｏ ｔｍ ｓ ｇ ｉｈｒ ｏｄｒ ｔ ｉｉ ． ａ ｏｅ ｌ ｄ ｑ ａ ｚｔ ｎ Ａｂｔ ｃ 】 ａｅ ｏ ｔｅ ｌ ｅｕｌａｉ ｌ ｒｈ ｕｉ ｈｇｅ— ｒｅ ｓ ｔｔ ｒ ｎ ｚ ｏ ｇｉ ｎ ａ ｓ ｃ ｎｖｌ ｉ ｅｕｌ ａｉ ｂ ｎ ｉ ｏ
时 跟 踪 信 道 的变 化 ， 现 在 的通 信 系统 中被 广 泛 采 用 。 在
一
， 中卢， 分别表示 其 ０
对 于复数信 号 ， 定义如下的 四阶和二阶 累积量田
ＣＵ ｚ ４） ＣＵ ｚ ， ， ＝ Ｍ（ ： ＝ Ｍ（ ， ）
般 的 ， ｕｓａｇ类盲 均衡算 法隐含 使用 了高 阶 Ｂ ｓｇｎ
的期望解为Ⅲ
）【 ， ， ， ， ， ， ， 卢 ：… ０ ０ ０ ０ …］ ≠０ 即Ｓ ｎ 序列 中有惟一 的非零元素
理 想 系统 的 幅度 和 相 位 因子 。
（） １
ＩＩ Ｓ 采用 的是 自适应方 法 ， 发送训练序列 。但在本 身并 不 富裕 的通信带宽里 ， 训练序列不仅 占用带宽 ， 而且不 能实时跟踪信道 的变化。这样盲均衡算法就显 出了其 突出特性 ， 因为盲均衡算 法不需要训练序列 ， 而且可实
【 ｙ ｗ ｒ ｓ ｌ ｄｅｕ ｌａ ｏ ；ｈｇｅ－ｒｅ ｓ ｔｔ ｓ ｓ ｌ ｅ ｎ ｅｌ ｇ Ｋｅ ｏｄ 】ｂｉ ｑ ａｚｔｎ ｉｈｒｏｄｒ ｔ ｉ ｉ ； ｉ ａ ｄａ ｎａｉ ｎ ｉ ｉ ａ ｓｃ ｍｕ ｔ ｎ
１ 引 言
在现代通信系统 中， 信号通过频率 选择信 道传输 ，
其 中 ： （ 是～般的联合 累积量表示 ， ’ Ｇ ） “ 表示复数
ｆ ２ ］ ２ Ｅ［ 一 ４ ＿
ＣＵ ｚ ２） ＣＵ ｚ ） Ｅ 。 Ｍ（ ： ＝ Ｍ（ ， ＝
（） ２
（） ３
累积量 ， 类算法 采用迭代 方法求解 权 向量 。另一类 该 盲均衡算法 直接使用 了高阶 累积量求解 最优权 向量 ，
称 为 高 阶 累 计 量 （ ｇ ｅ— ｒｅ ｔ ｉ ｉ ， Ｓ 方 法 。 Ｈｉ ｒ ＯｄｒＳａ ｓｃ ＨＯ ） ｈ ｔｔ ｓ
将 会 产 生 严 重 的 码 间 干 扰 （ｎ ｒＳｍ ｏ Ｉｔ ｆｒｎｅ Ｉｔ ｙ ｂ ｌ ｎｅ ｅｅ ｃ ， ｅ ｒ ＩＩ。 Ｓ ）如何 消 除 ＩＩ 一 个 被 广 泛关 注 的 问题 。 般 消 除 Ｓ是 一
值平 稳随机 序列 ，非 最小 相位的线性时不 变系统与均 衡器 组成的联合系统 的冲击响应序列为 ｓ，则 盲均衡
朱 婷 婷 ， 王 英 民 ， 林 欢 欢
・・ 论 文
（ 北工业大学 航 海学院，陕西 西安 ７０７ ） 西 １０ ２
【 ． 要 】基 于 高 阶 累 积 量 盲 均 衡 算 法 的 优 化 设 计 ， 出 了一 种 新 的 盲 均衡 算 法 。 该 算 法 通 过 引入 优 化 思 想 ， 用 摘 提 利
模 拟 退 火 算 法 来 对 高 阶累 积 量 的 Ｓ 准 则进 行 优 化 ； 用 模 拟 退 火 算 法 的全 局 收 敛 性 以及 快速 收 敛 性 ， 高 了算 法 Ｗ 利 提 的 性 能 。 计 算机 仿 真 结果 表 明 ， 算 法 具 有 较 好 的 收敛 性 能及 抗 误 码 性 能 。 该
ａｇ ｒ ｈ ｗｉ ｉ ｌｔ ｄ ａ ｎ ａｉ ｇ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｔ ｅ ｌ－ ｇ ｔ ａ ｔ ｎ ｅ ｃ ｏ ｈ ｉ ｌｔｄ ｎ ｅ ｌ ｇ ｉ ｔ ｉｅ ｏ ｌｏ ｔ ｍ ｔ ｓｍｕ ａ ｅ ｎ ｅ ｌ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｎ ｈ ａｌ ｒ ｈ ｓｒ ｇ ｎ ｙ ｆ ｔ ｅ ｓｍｕ ａ ｅ ａ ｎ ａｉ ｓ ｉ ｚ ｄ ｔ ｉ ｉ ｎ ｕ ｌ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｌ ｏ ｔ ｍ Ｃｏ ｕ ｅ ｉ ｌｔ ｎ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ａ ｈ ｇ ｒ ｈ ｈ ｓ ｆ ｓ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆ ｔ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｍｐ ｔｒ ｓｍｕ ａ ｉ ｓ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｏ ｔ ｍ ａ ａ ｔ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｏ ｌ ｉ ａ ｄ ｇ ｅ ｔ ａ ｉ ｔ ｆ ｅ ｒ ｒ ｒ ｓｌ ｎ ｅ ｎ ｒ ａ ｂ ｌ ｙ ｏ ｒｏ ｅ ｉ ｅ 量 ；模 拟 退 火 算 法 关 【 图分 类 号 】Ｔ ９ １ 中 Ｎ １． ７ 【 献 标 识 码 】Ａ 文
Ｏｐ ｉ ｉａ ｏ ｎ Ｂｌ ｄ Ｅｑ ａ ｉ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｉ ｇ Ｈｉ ｈ ｒ ｏ ｄ ｒ Ｓ ａ ｉｔ ｓ ｔ ｚ ｔ ｎ ｏ ｉ ｕ ｌ ｔ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｎ ｚ ｏ ｈ Ｕｓｎ ｇ ｅ — ｒ ｅ ｔ ｔ ｉ ｓｃ Ｚ ＨＵ Ｔ ｎ － ｉ ｇ ＷＡＮＧ ｎ － ｎ， Ｌ Ｎ ａ — ｕ ｎ ｉｇ ｔ ， ｎ Ｙｉ ｇ ｍｉ Ｉ Ｈｕ ｎ ｈ ａ