QAM信号盲(半盲)均衡算法研究
适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法
适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法谢春磊;王晓亚【摘要】为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出一种分数间隔混合盲均衡算法.该算法将恒模盲均衡算法(CMA)与判决引导算法相结合,并充分利用了分数间隔均衡结构在收敛速度、稳态误差方面的优势.均衡器系数更新首先进行时域解相关,为了消除恒模盲均衡算法的相位不敏感特性,在实现上构造载波同步与盲均衡的大环路.仿真结果表明,对方形星座图的高阶QAM信号,该算法可以提供更快的收敛速度和更小的稳态误差.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2018(048)006【总页数】5页(P463-467)【关键词】盲均衡;高阶QAM;混合盲均衡算法;分数间隔【作者】谢春磊;王晓亚【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄050081;装备工程技术研究实验室, 河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄050081;装备工程技术研究实验室, 河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言QAM调制具有较高的频谱利用率，随着现代科技的发展，人们对通信容量的要求日益增大，越来越多的领域采用QAM调制，并且使用的调制阶数也越来越高。
信道带宽限制和多径传播等会引起码间干扰，这种干扰对高阶QAM信号的影响更大，接收端需要引入均衡技术。
利用训练序列进行均衡[1]，可以取得较好的性能，但牺牲了传输性能[2]。
1975年，Sato提出了盲均衡的思想[3]，它不需要额外的训练序列，扩大了均衡技术的应用范围，因此受到了研究人员的广泛关注。
在各类盲均衡算法中，Godard[4]提出的恒模算法(CMA)以其计算简单、鲁棒性强而得到了广泛应用。
然而传统的CMA算法收敛速度慢、稳态误差大，当应用于高阶QAM信号时，该缺点更加明显。
因此，以CMA算法为基础，研究人员又提出了精简星座盲均衡算法(RCA)[5]、多模盲均衡算法(MMA)[6]以及基于多模式的混合盲均衡算法[7]。
高阶QAM信号盲均衡算法及其FPGA实现
高阶QAM 信号盲均衡算法及其FPGA 实现吴 迪，霍亚娟，葛临东，王 彬(解放军信息工程大学信息工程学院，郑州 450002)摘 要：针对高阶QAM 信号的盲均衡问题，提出一种将广义多模算法(GMMA)与判决引导(DD)算法相结合的混合型盲均衡算法GMMA-DD 。
该算法融合GMMA 算法与DD 算法的优势，采用均方误差控制2类误差信号在总误差信号中所占的比例，从而提高高阶QAM 信号的盲均衡性能。
为便于现场可编程门阵列(FPGA)实现，对GMMA-DD 算法进行改进，以降低算法复杂度、节省硬件资源。
在FPGA 上采用串行结构，以流水线的方式设计并实现该算法。
实验结果表明，该盲均衡器能够较好地完成对高阶QAM 信号的均衡。
关键词：高阶QAM 信号；混合型盲均衡算法；现场可编程门阵列实现Blind Equalization Algorithm of High-order QAM Signaland Its FPGA-based ImplementationWU Di, HUO Ya-juan, GE Lin-dong, WANG Bin(Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450002)【Abstract 】Aiming at blind equalization problem of QAM signal, this paper proposes a hybrid blind equalization algorithm named GMMA-DD by combining Generalized Multi-Modulus Algorithm(GMMA) and Decision-Directed(DD) algorithm. It combines the benefits of GMMA and DD algorithm, and utilizes the mean square error to control the proportion of two kind of error signals in total error signals to improve the performance of blind equalization. An improved algorithm with lower computational complexity and less FPGA resources is presented and implemented to simplify FPGA-based implementation by using serial and pipelining structures. Experimental results show that the algorithm has good performance for high-order QAM signals.【Key words 】high-order QAM signal; hybrid blind equalization algorithm; FPGA-based implementation计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第15期Vol.36 No.15 2010年8月August 2010·工程应用技术与实现· 文章编号：1000—3428(2010)15—0233—03文献标识码：A中图分类号：TP301.61 概述在高速数字通信系统中，为了获得更高的信道频带效率，常常采用高阶QAM 调制方式。
盲均衡算法研究
盲均衡算法研究摘要如今在很多通信系统中，传统的需要训练序列的自适应均衡方法已经变的不再适用，而不需要训练序列的均衡，也就是盲均衡技术则取得了越来越广阔的应用。
本文主要研究了更具实际应用价值际的Bussgang类盲均衡算法，并以其中最为经典的常模数算法(CMA)和近年来新提出来的基于RENYI信息熵的盲均衡算法为主要研究对象进行了较为深入的理论研究和仿真分析。
文中分析论证了两种算法的理论依据，进行了相应的算法推导，最后利用计算机进行仿真并对仿真结果进行分析和比较，得到了如下结果：●在单入单出系统(SISO)中对CMA算法和RENYI熵算法进行了全面的分析和比较，验证了RENYI熵算法的快速收敛性，同时发现了该算法在鲁棒性上有待改进的地方。
●在多入多出系统(MINO)中对CMA算法和RENYI熵算法进行了新的研究。
不考虑盲分离，研究改进后的CMA算法在MIMO系统中的均衡效果，并以此为基础提出了以RENYI熵为基础的新算法MIMO-RENYI算法。
通过仿真发现该算法的具有更快的收敛速度，具有良好的研究前景。
关键词：盲均衡，Bussgang，CMA，RENYI熵Analysis of Blind EqualizationAbstractNowadays, traditional self-adaptive equalization that needs trained sequences is no longer suitable in many communication scenarios. Blind equalizations, which do not need any trained sequence, can obtain broader application. In this paper, we mainly studied Bussgand type blind equalizations, which is a very practical type of blind equalization. Two algorithms are studied during the article, one is the most famous algorithm constant modulus algorithm (CMA) and the other is RENYI’s entropy based blind equalization, which is a newly released blind equalization algorithm. Some comprehensive theoretical analysis is done in this paper, and computer simulation helps to get better comparison about these two algorithms. Finally, I get the following results:●An all aspects comparison is done between CMA and RENYI’s entropy algorithms inthe Single-Input Single-Output systems (SISO). Through simulation, we verify thefast convergence of RENYI’s entropy algorithm, and find out that it needoptimization to be more robust.●Similarly, we do the same analysis in the Multi-Input Multi-Output system (MIMO) s.Not consider the issue of blind separation; we studied the improved CMA in MIMO.What’s more, we get a new algorithm in MIMO based on RENYI’s entropy. Aftercomputer simulation we find its good convergence speed compared to MIMO-CMA,which shows a good prospect for future study.Key words: blind equalization, Bussgang, CMA, RENYI’s entropy目录摘要 (I)第一章引言 (1)研究背景 (1)盲均衡系统理论基础 (2)发射信号 (2)信道冲击响应和噪声 (3)信道输出序列 (3)均衡器抽头系数 (3)算法性能描述 (3)第二章SISO系统中的盲均衡算法 (4)2.1B USSGANG类盲均衡算法 (4)典型的B USSGANG盲均衡算法：CMA (6)2.2.1 CMA算法模型 (6)2.2.2 CMA算法仿真与仿真结果分析 (7)基于RENYI熵的盲均衡算法 (9)2.3.1 RENYI信息熵理论 (9)2.3.2 Parzen 窗估计法 (10)2.3.3 RENYI熵盲均衡算法建模 (12)2.3.4 RENYI熵盲均衡仿真与结果分析 (13)2.3.5 RENYI熵算法与CMA算法比较 (16)2.4QAM信号的盲均衡 (19)小结 (22)第三章MIMO系统中的盲均衡算法 (22)多入多出系统(MIMO)理论基础 (22)3.2MIMO盲均衡模型建立 (23)3.3MIMO-CMA算法 (25)3.3.1 MIMO-CMA算法模型建立 (25)算法仿真与结果分析 (26)3.4MIMO-RENYI算法 (28)算法模型建立 (28)3.4.2 MIMO-RENYI算法仿真与结果分析 (28)3.4.3 MIMO-CMA与MIMO-RENYI算法性能比较 (30)小结 (31)第四章结束语 (31)参考文献 (33)致谢 (34)第一章引言1.1 研究背景在现代通信系统中，由于有限带宽通信信道的失真和畸变引起的码间干扰(ISI)和信道间干扰(ICI)是影响通信质量的重要因素。
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。
一种新的适用于高阶QAM系统的均衡算法
[4 ]
1 算法的基本原理
对于高阶 MQAM 系统 , 设传输的信息序列为 s ( n) = a ( n) + j b ( n) , 其 中 , a ( n ) , b ( n ) ∈ ± 1, ± 3 , …, ±( M - 1) 。对于加性高斯白噪声 信道而言 ,假设符号准确同步时 ,则接收机接收的基 带信号可表示为 ω ) j (Δ n T +θ ( 1) r ( n) = Ks ( n) e + ω( n) 式中 ,当自适应增益控制精度较高时 , K 是常数衰 ω为载波频偏 , θ是初始相位因子 , T 为符 减因子 ,Δ 2 号周期 ,ω( n) 是均值为 0 方差为 σ ω的加性高斯白噪 声。 对于信号经过多径信道 ,当信道建模成 K 阶的 FIR 滤波器时 ,其冲激响应为 h( k) , k = 0 ,1 , …, K - 1 。 假定符号准确同步 ,则接收到的基带信号可表示为
y Q ( n) = ∑r I ( k) b ( n - k) + ∑rQ ( k) d ( n - k) +
k =1 M k =1 M k =1- 1 ) + m rQ ( n) eI ( n) d ( n) = d ( n - 1 ) + m rQ ( n) eQ ( n) e ( n) = e ( n - 1 ) + ms I ( n) e I ( n) f ( n) = f ( n - 1 ) + ms I ( n) eQ ( n) g ( n) = g ( n - 1 ) + msQ ( n) eI ( n) h ( n) = h ( n - 1) + msQ ( n) eQ ( n)
适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法
适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法
张艳萍;郭业才;赵远东
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2008(030)005
【摘要】提出了一种适用于高阶QAM信号的盲均衡新算法.首先针对正交幅度调制(QAM)信号星座图的特点定义了一个新的代价函数,并将得到的误差函数的实部和虚部分别用于QAM信号的同相分量和正交分量的均衡,降低了剩余均方误差.为了加快算法的收敛速度,对误差项采用了归一化方法以增加迭代步长.水声信道仿真结果表明,算法性能稳健、收敛速度快、剩余均方误差小,适用于高速水声通信信道的盲均衡.
【总页数】3页(P135-137)
【作者】张艳萍;郭业才;赵远东
【作者单位】南京信息工程大学,电子与信息工程学院,江苏,南京,210044;南京信息工程大学,电子与信息工程学院,江苏,南京,210044;南京信息工程大学,电子与信息工程学院,江苏,南京,210044
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9;TN911.7
【相关文献】
1.适用于高阶QAM信号的水声信道修正盲均衡算法 [J], 宁小玲;刘忠;罗亚松;付学志;杨泗杰
2.高阶QAM信号的前馈神经网络相位修正水声信道盲均衡算法 [J], 罗亚松;林景元;胡玉铣;胡洪宇
3.一种适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法 [J], 孙丽君;孙超
4.适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法 [J], 谢春磊;王晓亚
5.一种适用于高阶QAM信号的抗扰动水声信道盲均衡算法研究 [J], 罗亚松;刘忠;宁小玲
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半盲OFDM频域联合均衡算法
敛慢 、 稳 态误 差 大。为解 决这一 问题 ， 将软 判 决引导 与恒模 算法相 结合 ， 提 出了一 种半盲联 合 频域 均衡 算 法 。仿
真表 明 ， 与 采用单 一恒模 算 法相 比， 该 算法 的误 码率性 能明 显提 高 ， 在信噪比为 ２ ５ ｄ Ｂ时就 可达到 １ ０ ～， 有 效 地
李
通信 所 ，北京 １ ０ ０ ０ ８ ５ ）
琦 ，李宏伟 ，蔡
斌 ，杨
洁 ，耿
ห้องสมุดไป่ตู้耿
（ １ ． 空军 工程 大学 信 息与导航 学院 ，西安 ７ １ ０ ０ ７ ７ ； ２ ． 西安应 用光 学研 究所 ，西安 ７ １ ０ ０ ６ ５ ；３ ． 空 军装备 研 究 院
摘
要 ：传统 的频域 恒模盲 均衡 算法通 常与 星座 图硬 判 决相 结合 ， 而硬 判 决 方法会 引起 判 决符 号错 误 ， 导 致 收
Ｂｕ ｔ ｔ ｈｅ ｈ ａ ｒ ｄ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗｏ ｕ ｌ ｄ ｉ ｎｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｗｈｉ ｃ ｈ ｌ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｌ ｏ ｗｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｂ ｉ ｇ ｇ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ＭＳ Ｅ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ
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CMA盲均衡算法研究
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。
适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法
（ ｎ ｇ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｎｏｍａｉｎ Ｓ ｉｎ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｃｏｌｇ ｆＥｌｃｒ ｎｃ＆ Ｉ ｆｒ ｔ ｎ Ｎａ ｊ ｎｖ ｒｉ ｆ ｆｒ ｔ ｃｅ ｃ ｉ ｎ ｙ Ｉ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ， ｌ ｅ ｏ ｅ ｔ ｉ ｅ ｏ ｎｏｍａｉ ｏ
（ 南京信 息 工程 大 学 电子 与信 息 工程 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０ ４ ） 江 １０ ４
摘 要 ： 提出了一种适用 于高阶 Ｑ Ｍ信 号的盲均 衡新算 法 。首先针 对正 交幅 度调 制 （ Ａ 信 号星座 图的 Ａ Ｑ Ｍ）
特 点 定 义 了 一 个 新 的代 价 函 数 ， 将 得 到 的误 差 函 数 的 实 部 和 虚 部 分 别 用 于 Ｑ Ｍ 信 号 的 同 相 分 量 和 正 交 分 量 的均 并 Ａ
ｗｈｃ ｈ ｅ ｌｐ ｒ ａ ｄ ｉ ａ ｅ ｐ ｒ ｆｅ ｒ ｒｆ ｎ ｔｏ ｒ ｓ ｄ ｔ ｑｕ ｌ ｅ ｔ ｅ ｉ －ｈａ ｅ ａ ｄ ｑｕ ｄ ａ ｕ ｅ ｃ ｍ ｐ — ｉｈ ｔ ｅ ｒ ａ ａ ｔ ｎ ｍ ｇ ａ ｔｏ ｒｏ ｕ ｃ ｉｎ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｅ ａｉ ｈ ｎ－ ｚ ｐ ｓ ｎ ａ ｒ ｔ ｒ ｏ ｏ－ ｎ ｎ ｓｏ ｏ ｓｅｌ ｔ ｎ ｙ ｅ ｔ ｆｃ ｎ ｔｌａｉ ｓ ｍｂｏｓ ｒ ｓ ｃ ｉｅ ｙ Ａ ｅｈｏ ｆ ｎ ｍａ ｉａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｏ ａ ｔｒ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎｃ ｏ ｌ ｅ ｐｅ ｔｖ ｌ ． ｍ ｔ ｄ ｏ ｏ ｌｚ ｔｏ ｓ ｕｓ ｄ ｆｒ ｆ ｓｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｅ． Ｔｈｅ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｉｈｍ ｈ ｓ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｒ ｂ ｓｎ ｓ ｂｅｔｒ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ａｅ ｎ ａ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｏ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ， ｔｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｒｔ ａ ｄ
qam调制算法
qam调制算法QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交振幅调制）是一种调制技术，常用于数字通信系统中，允许在有限频谱带宽内传输数字信息。
QAM在信号中同时调制了振幅和相位，允许在同一频道上传输多个比特，因此它在高容量通信系统中非常有用。
QAM调制的算法通常包括以下步骤：1. 数字数据编码：将要传输的数字数据转换为二进制比特流。
例如，要传输的信息可能是文本、声音、图像或其他数据类型。
2. 符号映射：将二进制比特组织成一组符号，通常使用QAM调制表来实现。
每个符号代表一组比特，振幅和相位决定了符号的数值。
例如，QAM16使用4位二进制来编码每个符号，QAM64使用6位，QAM256使用8位。
3. 载波生成：生成两个正交的载波信号，通常称为I（正弦）和Q（余弦）分量。
这些载波信号的频率通常相同，但相位相差90度。
4. 振幅和相位调制：将每个符号映射到I和Q分量上，并通过调整振幅和相位来表示不同的符号。
这就是QAM的核心，因为它在振幅和相位维度上携带信息。
5. 信号合成：将I和Q分量相加，形成一个复合信号，该信号可传输到接收端。
6. 传输：将合成的信号通过信道传输到接收端。
在传输过程中，信号可能会受到干扰和失真。
7. 接收端：在接收端，接收到的信号会经过解调过程，以提取出原始的二进制比特流。
这涉及到振幅和相位解调，通常使用复数运算和滤波器来还原原始数据。
8. 解码：将解调后的比特流还原为原始的数字数据。
QAM的性能取决于许多因素，包括振幅和相位调制的阶数、信噪比、信道条件等。
更高阶的QAM通常可以传输更多的比特，但也更容易受到干扰的影响。
因此，在实际应用中，需要根据通信需求和信道特性来选择适当的QAM调制方案。
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。
基于星座图改进的QAM盲均衡算法
基于星座图改进的QAM盲均衡算法
张艳萍;薛全琪
【期刊名称】《南京信息工程大学学报》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】针对多模辅助算法均方误差高的缺点，提出了两种基于星座图改进的盲均衡算法。
首先利用16QAM星座图信息，增加多模辅助算法代价函数中信号点的均衡数目，得到改进的多模辅助算法，与多模辅助算法相比，改进后的算法稳态均方误差更低，而且收敛速度略有提高；其次将改进的多模辅助算法和判决引导算法相结合，根据均方误差调整两种算法的比例，得到的混合算法进一步降低了稳态均方误差。
水声信道仿真结果表明：提出的两种算法都可以有效地降低均方误差，适用于对精度要求较高的场合。
【总页数】5页(P447-451)
【作者】张艳萍;薛全琪
【作者单位】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】TN91
【相关文献】
1.基于星座图的4QAM最优结构选取 [J], 吴思宇;余治良
2.基于正方形星座图划分的水声信道盲均衡算法 [J], 张艳萍;赵俊渭;王尚斌;李金
明
3.基于星座图聚类分析的QAM信号调制识别算法及其DSP实现 [J], 王希维
4.基于QAM星座图划分的水声信道多模算法 [J], 张艳萍;张健
5.基于星座图的PSK、QAM信号联合识别算法应用 [J], 王婷婷;龚晓峰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高阶QAM信号盲均衡算法及其FPGA实现
高阶QAM信号盲均衡算法及其FPGA实现
吴迪;霍亚娟;葛临东;王彬
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)015
【摘要】针对高阶QAM信号的盲均衡问题,提出一种将广义多模算法(GMMA)与判决引导(DD)算法相结合的混合型盲均衡算法GMMA-DD.该算法融合GMMA算法与DD算法的优势,采用均方误差控制2类误差信号在总误差信号中所占的比例,从而提高高阶QAM信号的盲均衡性能.为便于现场可编程门阵列(FPGA)实现,对GMMA-DD算法进行改进,以降低算法复杂度、节省硬件资源.在FPGA上采用串行结构,以流水线的方式设计并实现该算法.实验结果表明,该盲均衡器能够较好地完成对高阶QAM信号的均衡.
【总页数】4页(P233-235,239)
【作者】吴迪;霍亚娟;葛临东;王彬
【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.适用于高阶QAM信号的水声信道修正盲均衡算法 [J], 宁小玲;刘忠;罗亚松;付学志;杨泗杰
2.高阶QAM信号的前馈神经网络相位修正水声信道盲均衡算法 [J], 罗亚松;林景元;胡玉铣;胡洪宇
3.高阶QAM信号盲均衡算法的研究 [J], 林阳;田爽
4.适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法 [J], 谢春磊;王晓亚
5.适用于圆形高阶 QAM 信号的盲均衡算法 [J], 吴天琳;彭华
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适用于圆形高阶 QAM 信号的盲均衡算法
适用于圆形高阶 QAM 信号的盲均衡算法吴天琳;彭华【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2014(30)7【摘要】针对现有盲均衡算法大多仅适用于方形或十字形 QAM信号的问题，本文提出了一种适用于圆形高阶 QAM信号的混合盲均衡算法。
该算法首先对区域多模盲均衡算法进行改进，提出了新的区域划分方法并将其与改进的多模盲均衡算法相结合，构造了新的误差模型使之与圆形星座匹配程度大大提高；然后将其与判决引导算法和数据重用技术有机结合，构成低稳态误差的快速混合盲均衡算法。
与其他同类型盲均衡算法相比，本文算法对于圆形星座高阶 QAM信号尤为有效，不仅降低了稳态误差，且大幅度减少了收敛所需符号数。
仿真结果验证了该算法的有效性。
%Aiming at equalizing circle high-order QAMsignals,a hybrid blind equalization algorithm based on region is proposed.The algorithm modified a region based multi-modulus blind equalization algorithm suitable for square QAM sig-nals by redividing the constellation and combines it with modified multi-modulus blind equalization algorithm to construct a new error function which matches the circle constellation well.Decision directed algorithm and data reusing are brought in to make up a hybrid blind equalization algorithm with low residual error and high convergence pared with other blind equalization algorithms,the new algorithm is more suitable for circle high-order QAMsignals.It not only reduces the residual error but also cut down the number of symbolsneeded to get convergence greatly.Simulation results prove the fea-sibility of the new algorithm.【总页数】8页(P822-829)【作者】吴天琳;彭华【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院，河南郑州 450002;解放军信息工程大学信息工程学院，河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.适用于高阶QAM信号的水声信道修正盲均衡算法 [J], 宁小玲;刘忠;罗亚松;付学志;杨泗杰2.适用于高阶QAM信号的混合型盲均衡算法 [J], 吴迪;葛临东;王彬3.适用于高阶QAM信号的多模混合盲均衡算法 [J], 王彬;葛临东;霍亚娟4.适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法 [J], 谢春磊;王晓亚5.适用于高阶QAM信号的盲均衡算法 [J], 王彬;葛临东;吴迪;薛富强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法
适合高阶QAM信号的加权多模盲均衡算法
许小东;戴旭初;徐佩霞
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2007(029)006
【摘要】该文提出了一种加权多模盲均衡算法.该算法结合了多模盲均衡算法和判决引导算法的各自优势,利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值.在均衡器系数迭代过程中,加权项不仅随着判决符号自适应地改变,还可以根据MSE估计值作更精确地调整.理论分析和仿真结果表明,与多模盲均衡算法等其它算法相比,该文提出的算法在同等条件下可以获得更快的收敛速度和更低的稳态收敛残差,更适用于高阶QAM信号.
【总页数】4页(P1352-1355)
【作者】许小东;戴旭初;徐佩霞
【作者单位】中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.5
【相关文献】
1.高阶QAM信号的前馈神经网络相位修正水声信道盲均衡算法 [J], 罗亚松;林景元;胡玉铣;胡洪宇
2.适用于高阶QAM信号的多模混合盲均衡算法 [J], 王彬;葛临东;霍亚娟
3.适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法 [J], 谢春磊;王晓亚
4.适用于圆形高阶 QAM 信号的盲均衡算法 [J], 吴天琳;彭华
5.一种基于高阶QAM系统的多模盲均衡算法 [J], 吴涛
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QAM信号盲（半盲）均衡算法研究
QAM信号盲（半盲）均衡算法研究
一、引言
随着通信技术的发展和广泛应用，QAM（Quadrature Amplitude Modulation）信号的盲（半盲）均衡算法研究成为当前通信领域的热点之一。
QAM信号能够更有效地利用频谱资源，提高信息传输速率，因此广泛应用于数字通信系统中。
QAM信号的盲（半盲）均衡算法旨在通过对信道进行估计和补偿，提高信号传输质量。
二、QAM信号的特点和信道失真问题
QAM信号是将模拟信号调制到载波上的数字调制技术，具有高
数据传输率和高频谱利用率的优点。
它通过在正交相量图上选择不同的信号相位和振幅，将原始数据进行编码，并将其调制到载波频率上进行传输。
然而，QAM信号在传输过程中容易受
到信道失真的影响，导致信号质量下降。
信道失真主要包括幅度衰减、相位偏移、多径效应等。
幅度衰减会导致信号能量减弱，相位偏移会导致信号相位变化，多径效应会引入多个延迟版本的信号，导致信号间干扰。
三、QAM信号盲（半盲）均衡算法
QAM信号的盲（半盲）均衡算法可以分为线性和非线性算法。
线性算法包括最小均方误差（MMSE）算法、最小均方差（LMMSE）算法等；非线性算法包括盲均衡检测器（BED）算法、自适应滤波器算法等。
1. 最小均方误差（MMSE）算法
MMSE算法是一种经典的线性均衡算法，通过对信号的自协方
差函数进行估计和补偿，实现信道的均衡。
该算法能够最小化
接收信号与原始信号之间的均方误差，提高传输质量。
2. 最小均方差（LMMSE）算法
LMMSE算法是一种改进的MMSE算法，相较于MMSE算法，LMMSE算法在信道估计时引入了信噪比的估计结果，提高了均
衡性能。
该算法基于线性预测误差滤波器，对信道进行均衡。
3. 盲均衡检测器（BED）算法
BED算法是一种非线性均衡算法，通过将接收信号非线性映射
到合适的决策域，实现信道的估计和补偿。
该算法利用其特有的映射关系，能够进行快速均衡。
4. 自适应滤波器算法
自适应滤波器算法通过对信道进行估计，得到滤波器的权重参数，并利用此参数对信号进行均衡。
该算法能够动态调整滤波器的参数，适应不同的信道环境。
四、QAM信号盲（半盲）均衡算法性能比较
对于QAM信号的盲（半盲）均衡算法，不同的算法在性能上存在差异。
经过实验比较，可以得出以下结论：
1. MMSE算法在接收信号较高信噪比下性能较好，但在信
号幅度衰减较大的情况下性能下降。
2. LMMSE算法在信号幅度衰减较大的情况下性能优于MMSE算法，但在信噪比较低的情况下性能下降。
3. BED算法适用于信噪比较低的情况，能够快速均衡信道，但在信噪比较高的情况下性能下降。
4. 自适应滤波器算法能够根据实时信道条件调整滤波器
参数，适应不同的信道环境，具有较好的性能稳定性。
五、结论
QAM信号盲（半盲）均衡算法是提高信号传输质量的关键技术
之一。
通过对QAM信号传输过程中的信道失真进行估计和补偿，
能够有效提高信号的接收质量。
线性算法（MMSE、LMMSE）适
用于信噪比较高的情况，而非线性算法（BED）适用于信噪比
较低的情况。
自适应滤波器算法能够动态调整滤波器参数，适应不同的信道环境，具有较好的性能稳定性。
在未来的研究中，应继续探索QAM信号盲（半盲）均衡算法的优化和改进，以适应不同场景下的应用需求，提高信号传输效率和质量
综上所述，M信号的盲（半盲）均衡算法在不同的信道条
件下具有不同的性能表现。
MMSE算法在高信噪比下性能较好，但在信号幅度衰减较大时性能下降。
LMMSE算法在信号幅度衰
减较大时性能优于MMSE算法，但在低信噪比情况下性能下降。
BED算法适用于低信噪比情况，能够快速均衡信道，但在高信
噪比情况下性能下降。
自适应滤波器算法通过动态调整滤波器参数，适应不同的信道环境，具有较好的性能稳定性。
QAM信
号盲（半盲）均衡算法是提高信号传输质量的关键技术，未来的研究应继续优化和改进算法，以适应不同场景下的应用需求，提高信号传输效率和质量。