恒模算法及其在盲波束形成中的应用
用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真
用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真一：仿真内容：1：了解盲均衡算法和CMA算法的原理；2：用CMA算法来仿真4QAM信号；二：算法原理：1：盲均衡算法：一般的均衡器需要训练和跟踪两个时期，在训练时期，需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器，或直接周期地发送训练序列。
由于训练序列并非含用户的数据，而占用了信道资源，自然会降低信道的利用率。
另外，在跟踪时期，不发送训练序列，若是信道特性是快速转变的，均衡器的性能将迅速恶化。
盲均衡能够不借助训练序列(即咱们通常所说的“盲”，而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡。
换言之，其本身完全不用训练序列，就能够够自启动收敛并避免死锁情形，且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号相等。
盲均衡从全然上幸免了训练序列的利用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求。
盲均衡的原理框图如下：在上图中，x(n)为系统的发送序列，h(n)为离散时刻传输信道的冲激响应，其依据所用调制方式的不同，能够是实值，也能够是复值;n(n)为信道中叠加的高斯噪声;y(n)为通过信道传输后的接收序列，同时也是均衡器的输入序列;w(n)为盲均衡器的冲激响应，盲均衡器一样采纳有限长横向滤波器，其长度为L;x为盲均衡器的输出信号，也即通过均衡后的恢复序列。
)(~n且有下式成立：y(n)=h(n)*x(n)+n(n)；x=w(n)*y(n)=w(n)*h(n)*x(n)；(~n)2：Bussgang算法Bussgang类盲均衡算法作为盲均衡算法的一个分支，是在原先需要训练序列的传统自适应均衡算法基础上进展起来的。
初期的盲均衡器以横向滤波器为大体结构，利用信号的物理特点选择适合的代价函数和误差操纵函数来调剂均衡器的权系数。
这种算法是以一种迭代方式进行盲均衡，并在均衡器的输出端对数据进行非线性变换，当算法以平均值达到收敛时，被均衡的序列表现为Bussgang 统计量。
数字波束形成与智能天线_4
算法综述 随机梯度恒模算法 最小二乘恒模算法
数字波束形成与智能天线
第四章通信系统中的自适应数字 波束形成算法
南京理工大学毫米波技术研究室
Nanjing University of Science and Technology Millimeter Wave Technique Laboratory
循环平稳性：通信信号具有的一种统计特性，包括：循环频率，频谱 自相关性等等。 z 恒模性：通信信号通常具有恒定的包络。
1983年，Treichler等人提出了恒模算法（Constant Modules Algorithm—CMA）。它的基本思想是恒模信号（如FM、PSK、FSK 等）在经历了多径衰落、加性干扰或其他不利因素时，会产生幅度扰 动，破坏信号的恒模特性，因此，可以定义一种“恒模准则”，使自适 应空间滤波器的输出恢复成恒模信号。 由于恒模算法的代价函数是非线性的，无法直接求解，一般采用 随机梯度法逐步逼近最优解，故我们称之为随机梯度恒模算法。
Sheng Wei Xing
2004.03.26
通信系统中的自适应数字波束形成算法
算法综述 随机梯度恒模算法 最小二乘恒模算法 串联型多目标恒模阵列 并联型多目标恒模算法 最小二乘解扩重扩多目标阵列
通信系统中的自适应数字波束形成算法
算法综述 随机梯度恒模算法 最小二乘恒模算法 串联型多目标恒模阵列 并联型多目标恒模算法 最小二乘解扩重扩多目标阵列
DBF and Smart Antennas
Nanjing University of Science & Technology
Sheng Wei Xing
2004.03.26
一种基于恒模算法的多用户盲波束形成新方法
Ａ ｓ ｒ ｃ ： Ｂ ｉｄ ａ ａ ｔ ｅ ｂ ａ ｏｍｉｇ ｉ ｎ ｅｅ ｎａ ｙ ｐ ｏ ｌｍ ｅａ ｅ ｆｓ ａｉｌ ｉｎ ｌｐ ｏ ｅ ｓｎ ． ｈ ｏ ｓａ ｔ ｄ ｌｓ ｂｔ ｔ ａ ｌ ｄ ｐｉ ｅ ｍｆｒ ｎ ｓａ ｌｍｅ ｔｒ ｒ ｂｅ ｉ ｔ ｒ ａ ｏ ｐ ｔ ｇ ａ ｒｃ ｓ ｉｇ Ｔ ｅ ｃ ｎ ｔｎ ｎ ｖ ｎｈ ａｓ ｍｏ ｕ ｕ
ｃ Ｈ ｒｍａ ｅ ｕ ｅ ｌ ｓ ｇ ｙ ｔｍ ｅ ｏ ｅ ｖ ｒ ｏ ｈ ｎ ｅ Ｍ ｏ ｃ ｓ Ｈｏ ｅ ｅ ，ｈ ｌｍｅ ｔｔ ｎ ｏ ｅ ｍｕｔ ｔｇ Ｍ ｅ ｅ ｙ ｂ ｓ ｄ ｉ ａｍｕ ｔ ｔ ｅ ｓ ｓ ｎ ｉａ ｅ ｔ ｒｃ ｖ ｒ ｅ ａ ｅ ｃ ａ ｎ ｌ ｏ ｅ ｓ ｌ Ｃ ｓ ｕ ｅ ． ｗ ｖ ｒ ｔｅ ｉ ｅ ｎａ ｏ ｆ ｌ ｉ ａ ｅ Ｃ ｒ ｍｐ ｉ ｈ ｔ ｓ ａｒ ｙ ｉ ｃ ｍｐｉａｅ Ｉ ｉ ｐ ｒ ｗ ｉ ｒ ｖｄ ｉ ｌ ｌｔ ｔｇ Ｍ ｒ ｙ ｔ ｒ ｃ ｖ ｒｓ ｖ ｒ ｏ ｈ ｎ ｅ ｓ ￣ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｓ ｒ ｏ ｌ ｔｄ．ｎ ｔ ｓｐ ｅ ， ｅ ｗ ｌ ｐ ｏ ｉｅ ａ ｓｍｐ ｅ ｍｕｉ ａ ｅ Ｃ ａｒ ｏ ｅ ｏ ｅ ｅａ ｅ ｃ ａ ｎ ｌ ｉ ａ ａ ｅ ｎ ｌａ ｔ ａ ｓ ｃ ｈ ａ ｌ ｓ ａ ｅ ｌ ｓｌ
摘
要 ： 提 出了一种适 用于 多用户的盲 波束形成 新方法 ． 方法基 于最小 二乘恒模 算法 ， 该 当最 小 二 乘 恒 模 算 法
收 敛 于某 一 信 号 后 ， 们 导 出 了 算 法 的权 向 量 与 其 它 用 户 波 达 方 向 的 关 系 ， 而 在 不 同 用 户 的 波 达 方 向上 形 成 初 始 增 我 进 益 ， 而 实 现 对 所 有 用 户 的 波 束 形 成 ． 中给 出 了 算 法 的并 行 和 串行 实 现 方 案 ． 从 文
一种稳健的盲波束形成方法
一种稳健的盲波束形成方法刘骐玮;马彦恒;李根;董健【摘要】针对现有的盲波束形成方法在采用级联模式时存在的结构复杂的问题和在采用并联模式时系统的稳定性较差的问题,在时频分析的基础上利用能量的定向积累作用获得频率轴的截距与信号的一维线性分布关系,然后根据二阶差分运算确定导向矢量的不确定集,最后由二阶锥规划约束精确地估计导向矢量并利用Capon 波束形成方法实现多目标盲波束的并行输出.理论分析及实验结果表明,该方法较之现有方法计算量较小,可精确估计出导向矢量并形成波束,实现对期望信号的接收,干扰信号的抑制.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2019(026)007【总页数】6页(P9-14)【关键词】阵列信号处理;盲波束形成算法;时频分析;能量积累;导向矢量估计;二阶锥规划【作者】刘骐玮;马彦恒;李根;董健【作者单位】陆军工程大学石家庄校区,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区,石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言自适应波束形成是阵列信号处理的重要组成部分，在雷达信号处理、通信、声呐等领域有着广泛而深远的影响[1-3]。
传统的波束形成主要依靠获知期望阵列流型和信号来向等先验信息准确形成期望波束。
但在实际应用中，先验信息的获取往往是困难的，即使获得也存在一定的偏差，导致算法的效果较之期望值有较大的下降[4]，而盲波束形成算法的优点是在无法获得阵列流型和信号来向的情况下估计参数时，仍能形成波束,较大地提高了波束形成算法的稳健性和输出性能，降低了在先验条件不足情况下的算法恶化。
目前为止，较成熟的盲波束形成算法主要有恒模算法[5](Constant Modulus Algorithm,CMA)，基于循环平稳性的盲波束形成算法[6](Spectral Self-Coherence Restoral,SCORE)，高阶累积量的盲波束形成算法[7](High-Order Cumulant， HOC)和基于独立分量分析(Indepen dent Component Analysis,ICA)的盲波束形成算法[8]。
一种基于新代价函数的CMA盲多波束形成算法研究
一种基于新代价函数的CMA盲多波束形成算法研究
范志攀;吴瑛;韩昭
【期刊名称】《信息工程大学学报》
【年(卷),期】2005(006)001
【摘要】文章提出一种恒模多目标盲波束形成算法.该方法通过对一种新的代价函数的最小化,来盲估计波束形成器的权矢量,以小于多目标最小二乘恒模的计算量完成对多目标的分离提取.同时,为减小空间噪声的影响及防止强干扰造成目标的错误锁定,利用子空间投影和梯度恒模对步长因子的敏感性进行预处理,消除了空间复杂噪声和强干扰的影响.本文通过仿真实验和实际采集信号处理验证了算法的正确性和有效性.
【总页数】4页(P40-43)
【作者】范志攀;吴瑛;韩昭
【作者单位】信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002;信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002;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
【相关文献】
1.一种基于新代价函数的盲源信号分离算法 [J], 王振友
2.SMI-LSCMA盲自适应多波束形成算法研究 [J], 范志攀;吴瑛;张莉
3.一种新的基于自适应步长的二级CMA盲接收机 [J], 何峰;袁继兵;丁宏;郑林华
4.一种新的基于进化规划方法的盲CMA快速收敛算法 [J], 田俊霞;匡镜明;王华
5.一种新的基于CMA的盲自适应多用户检测算法 [J], 张浩亮;段炼;薛强;吴伟陵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
天线与电波传播
智能天线的研究及改进摘要智能天线利用数字信号处理技术,产生空间定向波束,使天线主波束对准期望用户信号到达方向,旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向,达到充分高效利用移动用户信号并删除或抑制干扰信号的目的。
智能天线分为两大类切换波束智能天线与自适应阵智能天线。
智能天线技术是第三代移动通信系统的关键技术之一,智能天线技术将会在未来移动通信系统中发挥重要作用。
本文在简要介绍智能天线的基本原理、系统组成的基础上,详细论述了智能天线的自适应算法和技术优势及其在中的应用。
引言随着移动通信产业的高速发展及其用户的飞速增长,市场对移动通信技术的改进和更新提出了更高的要求。
而如何提高无线频谱的使用效率成为近些年来各种新技术所面临解决的核心问题。
第三代移动通信系统是正在全力投入开发的系统,其最基本的特征是智能信号处理技术。
智能信号处理模块将成为它的基本功能模块,实现基于话音业务为主的多媒体数据通信。
目前最典型的智能天线技术是实现移动通信扩大通信容量的关键技术之一。
智能天线技术作为有效解决这一问题的新技术已成功应用于移动通信系统,并通过对无线数字信号的高速时空处理,极大地改善了无线信号的传输,成倍地提高了系统的容量和覆盖范围,从而极大地改善了频谱的使用效率。
1 智能天线的基本概念及组成1.1 智能天线的基本概念智能天线, 即具有一定程度智能性的自适应天线, 由多个天线单元组成, 每一个天线后接一个加权器即乘以某一个系数, 这个系数通常是复数, 既调节幅度又调节相位,而在相控阵雷达中只有相位可调, 最后用相加器进行合并输出, 这种结构的智能天线只能完成空域处理同时具有空域、时域处理能力的智能天线在结构上相对复杂些,每个天线后接的是一个延时抽头加权网结构上与时城均衡器相同。
自适应或智能的主要含义是指这些加权系数可以恰当改变和自适应调整。
上面介绍的是智能天线用作接收天线时的结构,当用它进行发射时结构稍有变化,加权器或加权网络置于天线之前,也没有相加合并器。
一种新的线性约束恒模算法
一种新的线性约束恒模算法李晓陆;林文长;江瑾【摘要】The LSCCMA can solve the problem of interference capture, however the algorithm can not form obvious null in the DOA of interference signal. A new algorithm which regards the interference signal steering vector as its constrained condition (LICCMA) is applied in the situation with strong interference signal. Different from the LSCCMA, the null formed in DOA of interference signal is added as a necessary constrained condition to the original CM A. Hence, LICCMA is optimized to the situation of avoiding the interference signal while LSCCMA is optimized to the situation of aiming the expected signal. LICCMA is more suitable for the situation when the interference signal is stronger than the expected signal, which can form obvious null in the DOA of interference signal and improve the signal-to-interference ratio of the expected signal.%针对LSCCMA在干扰信号来波方向上不能形成明显零限的局限性,以及需要避开强干扰来波信号的应用场合,提出基于干扰信号导向矢量算法(LICCMA),该算法在常规CMA的基本条件上增加了干扰零陷的约束条件,以干扰信号零陷为目标进行算法优化设计.与LSCCMA相比,LICCMA在干扰信号强于期望信号的环境,在干扰信号来波方向上形成明显的零陷,提高了信号的信干比.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2012(032)006【总页数】4页(P456-459)【关键词】恒模算法;线性约束;干扰零陷;盲波束形成【作者】李晓陆;林文长;江瑾【作者单位】广州海格通信集团股份有限公司,广州 510663【正文语种】中文【中图分类】TN911.23恒模算法（CMA）是一种盲波束形成算法，它无需训练信号，收敛速度相对较快，可用于PSK、FM 等恒模信号，也可用于某些非恒模信号（如QAM 信号）［1－2］。
GPS接收中的自适应盲波束形成算法
维普资讯
３ １ 作 用 于 单 颗 卫 星 信 号 的 零 解 扩 器 ．
由于恒 模特 性嘲 ， 星导航 信 号可 以通 过一 阶 卫 ＣＭ 阵列 从 ｙ ｎ 提 取 ， （） 同时产生权 值 信号 如下 ：
ｇ ｎ 一 ｗ 聆 （ ） （） （ ） 聆 ｗ（ ＋ １ 一 ｗ（ ） ２ （ ） （ ） ｎ ） ｎ ＋ ｎ ￡ ｎ （） ７ （ ） ８
占ｎ （ ）一 ｓ ｎ｛ｅ ｌ ｇ（ ） ） ｇ ｒａ ｛ ｎ ） （ ０ １）
［ ， ∞ｆ… ， ， ∞ ∞ 一 ， ∞ 一 ］
（） ３
由于 ｄｃ 一０ 置 零 解 扩 器 的输 出包 括 干 扰 信 ， 号和 噪声 ， 不包 括关 注 的卫 星导航 信号 。 但 定 义传统 的和零解 扩器 的输 出（ 略去下标 ）
扰 ， 频 带较宽 ， 过卫 星信 号 的全 带 宽 ， 波技 术 其 超 滤
量 ｓ ｋ 表 示 干 扰 ， ｋ 是 加 性 高 斯 白噪 声 矢 量 （） ｎ（ ）
（ ＡＷ ＧＮ） 。
难 以达 到理 想 效果 。 自适 应 空 域 滤 波 是 对 付 人 为
恶意干 扰 的有 效措 施 。 自适 应 空 域 滤 波 天 线 阵 通 常分 为两类 ： 一类 是 将 零 陷 对 准 干 扰 ， 抑 制 或 第 用 对 消办 法 降低干 扰 的影响 ； 第二 类是 通 过波束 赋 形 提升对 接 收信号 的天线 增 益 ， 而用低 旁瓣 对准 干 扰 信 号 ， 到 提高信 噪 比的 目的 。本文 所述 原理 属 于 达
每颗 卫 星使 用 唯 一 的伪 随机 噪声 （ Ｒ 码 ， Ｐ Ｎ） 重复 ２ Ｏ次 Ｃ Ａ码 ， ／ 定义 第 ｉ 卫星 的 Ｐ Ｎ 码 颗 Ｒ
星地混合通信系统中的天地一体波束形成技术
卫星 大得 多 ， 可整体 降低 系统造 价 和实现 难度 、 故 显著 提 高灵 活性 ， 并使 得 系统 抗 上 行 干扰 和 防下 行 截 获 能
力大 为增 强 。 以反 向链 路 上行 波 束 形 成 为例 ， 基波 地 束形 成 的系统 架 构如 图 ２所 示 。
贵 信号空问 电
方 向的算 法 、 恒模 算法 （ ＭＡ） Ｃ 等不 需 先验 知 识 的盲 算 法 。通 过这 些算法 来 达到接 收期 望信 号并 抑制 上行 干
扰 的 目的 。
用
甩ｉ形 成
— —
！
波
Ⅳ
一
’
●－。● ＿●＿ —
—
针 对基 于 码 分 多 址 （ Ｄ Ｃ ＭＡ） 制 的地 基 上 行 波 体
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｅ ｉ ｉ ｒ ｓ ｕ ｓｏｎ ｏｎ ｓ ｃ － ｒ ｓｒ ｃ ： ｐｒ ｌｍ ｎａ ｙ ｄｉｃ ｓ ｉ ｐａ ｅ ｇ ｏｕｎ ｎｔ ｇｒ ｔ ｄ ｂ ａ ｆ ｒ ｉ ｅ ｈｎ ｏ ｎ ｈｙｂ ｉ ａ ｅ ｌｔ－ ｄ ｉ ｅ ａ ｅ ｅ ｍ ｏ ｍ ｎｇ ｔ ｃ ｏｌｇｙ ｉ ｒｄ ｓ ｔ ｌｉｅ
理、 磁频谱管理 。 电
力 的恶 意 干扰 ， 也包 括 己方 的无 意 干扰 ；） ２ 未授 权接 入 者对卫 星前 向链 路 下行信 号 的非法 窃 听和截获 。为 应
对这两 类威 胁 ， 星地 混合 通 信 系统 有 必要 具 备 高效 的
８
航 天 电 子 对 抗
２ １ （） ０ ２ ４
第 ２ ８卷 第 ４期
航 天 电子对 抗
７
星地 混 合 通 信 系统 中 的天 地 一 体 波束 形 成 技 术
多径相关信道下基于恒模阵列的盲自适应波束形成算法
．
２ ５
５ ｏ
Ｉ ¨
Ｉ
２ Ｎ
２０ ５
３０ ０
３ ０ ５
４０ ０
４０ ５
姗
选代 次数
除去上一级估计的源信号， 得到的误差信号 比上一级少了一
个信号 。逐级用这种方式处理，从而可以在多径环境下，将
图一 第一级波束形成器估计的源信号的 ＭＥ Ｓ 与迭代次数
的 关系
多个 同信道信号分别估计出来 。
（ 吉林师范大学 信息技术学院，吉林 四平
１６ ０ ） ０ ０ ３
（ ｏ ｌｇ ｆ Ｉｆ ｒ ａ ｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｊ ｌｎ Ｎ ｒａ ｎ ｖ ｒ ｉ ｙ ｉ ｉ ｉ ｉｇ １６ ０ ） Ｃ ｌｅ ｅｏ ｎ ｏｍ ｔ ｏ ｅｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｉ ｏ ｍ ｌ Ｕ ｉ ｅｓ ｔ ，Ｊ ｌｎ Ｓ ｐ ｎ ３ ０ ０
ｒ ａ ａｌ ｉ ｃ ａ ｅ１．Ｔｈ ｅｓ ｒ ｎ ｏ ｅ ｅｓ ａ ｔｈ ｒｉ ｙ ｏ ｅ Ｃ Ａ ａｖ ｓ ａｐｉ ｍ ｃｈｉ ａ ｔ ｓｉ ａ ｒｅ ｏｖ ｏ ｄ ｒｅ ｖｅ ｈ ｎｎ ａｔ ｅ ｒ ｔ ａｉ ｆ ｔｈ ｂ ｔ ｕ ｏ ｔ ｆ ｔｈ Ｍ ｗ ｅ ｈ ｎｇ ａ ｎｅ ｎｄ ｈｅ ｇｎ ｌ ｍ ｅ ｍａ ｉ ｃｈ ｎｅ． ｕ ｔ ｅ ｏ Ｗｅ ｓｅ ｈ ｃ ｍｐｕ ｅｒ ｔ ｔｏ ｍｉ ａｔ ｔ ｅ ｅｓ ｔ． ｉ ｒ ｅ ｈ ｒ ｕｉ
方 法 性 能不 稳 定 。
葛
＝ ．● Ｉ
ｔ 。
．
ｓ ｌｌ
．
Ｉ ５
．
本文提 出了一种新的基于恒模阵列的盲 自适应波束形成
Ｚ ０
、
＿ ’一 ’ ． ，
＿ — ＾ ＾一
课件3：波束成形
开环算法
干扰对消方法
(直接求解方法)
正交投影方法
（一种直接求解方法，不存在收敛问题，可提供更 线性约束方法
快的暂态响应性能，但同时也受到处理精度和阵列
协方差矩阵求逆运算量的控制。事实上，开环算法
可以认为是实现自适应处理的最佳途径，目前被广
泛使用，但开环算法运算量较大）
•19
幅度加权、波束指向控制
和自适应处理的波束形成器
•21
三、自适应波束形成算法
MMSE方法
•22
三、自适应波束形成算法
LS方法
•23
三、自适应波束形成算法
MMSE方法和LS方法的核心问题：在对第q个用户进行波束形成时，需要在接收端使
用该用户的期望响应。为了提供这一期望响应，就必须周期性发送对发射机和接收
机二者皆为已知的训练序列。训练序列占用了通信系统宝贵的频谱资源，这是MMSE
a i B i
A
i
1
H
a R ，
i
A
x (t ) 。
步骤3：对斜投影后的信号进行空域匹配滤波，这样就实现了斜投影的波束形成，
即 sˆ (t ) a
i
i
H
y (t ) s (t ) a
i
i
H
E
a i B i
n(t )。
优点：可有效消除干扰，进而提高波束形成的鲁棒性，而且该算法在少快
是最早出现的阵列信号处理方法。在这种方法中，阵列输出选取一个适当的加
权向量以补偿各个阵元的传播延时，从而使在某一期望方向上阵列输出可以同
相叠加，进而使阵列在该方向上产生一个主瓣波束，而对其他方向上产生较小
《2024年盲均衡算法及其FPGA实现的研究》范文
《盲均衡算法及其FPGA实现的研究》篇一一、引言在现代通信系统中，信号传输的可靠性和效率至关重要。
然而，由于信道中的多径干扰、噪声以及其他因素的影响，接收到的信号往往会发生失真。
为了克服这些问题，盲均衡技术应运而生。
盲均衡算法能够在无需已知确切信道信息的情况下，通过接收到的信号本身进行均衡处理，从而恢复原始信号。
本文将重点研究盲均衡算法及其在FPGA（现场可编程门阵列）上的实现。
二、盲均衡算法概述盲均衡算法是一种自适应滤波技术，它利用接收到的信号统计特性进行信道均衡。
该算法无需发送训练序列或已知的信道状态信息，因此具有较高的灵活性和适应性。
目前，常见的盲均衡算法包括恒模算法（CMA）、最小均方误差算法（MMSE）等。
三、CMA盲均衡算法原理恒模算法（CMA）是一种常用的盲均衡算法，其基本思想是通过调整滤波器的系数，使得滤波器输出信号的模值恒定，从而达到均衡效果。
CMA算法具有计算复杂度低、易于实现等优点，因此在实际通信系统中得到了广泛应用。
四、FPGA实现盲均衡算法的优势FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有并行处理能力强、可定制化程度高等优点。
将盲均衡算法在FPGA上实现，可以充分利用FPGA的硬件加速特性，提高算法的处理速度和效率。
此外，FPGA还具有较低的功耗和较高的稳定性，适用于各种复杂的通信环境。
五、FPGA实现CMA盲均衡算法的设计与实现在FPGA上实现CMA盲均衡算法，需要设计合适的硬件结构和算法流程。
首先，根据CMA算法的原理和FPGA的特点，设计滤波器的系数更新逻辑和数据处理流程。
其次，利用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编写代码，实现滤波器的硬件结构。
最后，通过仿真和测试验证设计的正确性和性能。
六、实验结果与分析通过在FPGA上实现CMA盲均衡算法，并进行实际通信环境的测试，可以得出以下结论：1. FPGA实现的CMA盲均衡算法具有较高的处理速度和效率，能够快速适应信道变化。
恒模算法在盲波束形成中的应用
２０ ０ ２年 １ ０月 第２ ９卷 第 ５期
西 安 电 子 科 技 大学 学 报 （ 自然 科学 版 ）
Ⅱ ＮＡＩ ０Ｆ ， Ⅺ ＤＩ ＡＮ Ｉ ｎ， ＥＲＳｎＹ
Ｏ ｔ２ ｏ ｃ ．０ ２ Ｖ ． ９ Ｎｏ ５ ０ ２ 】 ．
２．Ｄ ｐ ．ｏ ｏ ｅ ｔ ｆ ｍｍ．Ｅ ｇ ，Ｎａｊ ｇＵｎｖ ｆＳｉｎ ｅ＆ Ｔ ｃｎ ｌｇ ，Ｎ ｎｉｇ ２ ０ ９ ，Ｃ ｉａ Ｃ ｎ． ｎｉ ｉ．ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ ａｊ １０ ４ ｈｎ ） ｎ
Ａｂｔａ ｔ Ａｓ ｎｉ ｏ ｔ ｔ ｌｏｉ ｍ ｌ ｄｂ ａ ｆｍｆ ｇ，ｔｅｃ ｎｔｎ ｏ ｕｕ ｇｒ ｍ （ ＭＡ）ｈｓｂ ｅ ｉｅｙ ｓｒ ｃ ： ｍｐ ｒ ｎ ｇ ｒｈ ｉ ｂｉ ｅ ｍ ｏ ｉ ａ ａ ａ ｔ ｎ ｎ ｎ ｈ ｏ ｓ ｔ ｄ ｌｓａ ｏｉ ａ ｍ ｌ ｈ ｔ Ｃ ａ ｅ ｎｗｄ ｌ
．
Ｋｅ ｏ ｄｓ： ｃ ｎ ｔｎ ｄ ｌ ｓａｇ ｒｔｍ ； ｌ ｄ ｂ ａ ｏ ｍｉｇ； ｎｆｒ ｌｎ ａ ｒａ ｙ Ｗ ｒ ｏ ｓａ ｔｍｏ ｕ ｕ ｏｉｈ ｂｉ ｅ ｍｆｒ ｎ ｕ ｉ￣ｍ ｉ ｅ ｒａｒ ｙ ｌ ｎ ｉ
波束 形成 一般 需 要参 考信 号 ， 而 ， 考信 号 的获 得 需要 占用 一定 的带 宽 ． 其 是 在 移 动通 信 和卫 星通 然 参 尤
ｉ ｌｎ ｅ ｍｆ ｒ ｉ ｇ ｎ ｂｉ ｄ ｂ ａ ｏ ｍ ｎ
ＧＵＯ ａ 。 Ｆ Ｙｎ 一 ＡＮＧ Ｄａ ｇ ｎ — ａ ｇ ． Ｌ Ａ Ｉ ＮＧ ａｎ ｈ ｎ Ｃｈ ｇ— ｏ ｇ
（ ．Ｋ ｙＬ ｂ ｆＡ ｔｎ ａ ｎ ｃｏ ａｅ ，Ｘｉ ｎ Ｕ ｉ． １ ｅ ａ ．ｏ ｎｅ ｎ ｓａ ｄＭｉ ｗ ｖｓ ｒ ￣ａ ｎｖ ，Ｘｉｉ ７ ０ ７ ．Ｃｈｎ ； ｎ ／ １０ １ ｉａ
码滤波方法在恒模阵列中的应用
这些问题 ， 自 其中 适应 阵列 “作为提高频谱有效利用率 的一 种有效方法 】 受 到了广泛的关注 ， 当今移动通信领域的热点。 自适应算法作为 自 成为 适应 阵列 的核心部分， 决定着 自 适应天线阵列 的成功与否。 自适应 算法
２０ 年 ０７
第 １ 卷 第 ２ 期 ７ ４
收稿 日期 ： ０ — ６ ２ ２ ７ ０— １ ０
码 渡 方 法 在侄 傥 列 中的 应 用
张应慧 ， 张玉峰 ， 王华奎
（ 太原理工大学信 息工程学院 ， 山西太原 ，３ ０ ４ ００ ２ ） 摘 要： 通过分析 Ｃ ＭＡ系统的特点 ， 出码 滤波最小二乘恒模算法（ Ｆ Ｉ ＭＡ）保 Ｄ 提 ｃ —ＳＣ ，
文所提出的算法 的切实可行性 。
也
弓 了
罅
迭代次数／ 次 图 １ 迭代次数与输 出模值的关 系曲线 但是 ， Ｃ ＭＡ系统 中， 在 Ｄ 由于基站实施 了严格的功率 控制 ， 所有到达
天线阵列的信号都具有相同的幅度 ， 用 Ｌ — Ｍ 使 Ｓ Ｃ Ａ算 法无法区分不 同用 户信号。 ９ ６ ， ｏ ｇ 提出了著名的 Ｌ — Ｒ Ｔ Ｍ １９ 年 Ｒ ｎ ￣ Ｓ Ｄ Ｍ Ｃ Ａ算法 ， 该算法主要 是针对 Ｃ Ｍ Ｄ Ａ这种多址方式 的多用户系统提出来的 ， 利用解扩一 判决一
１ Ｃ ＭＡ系统信 号模型 Ｄ
设ＣＭ Ｄ Ａ系统共有Ｊ 个用户 ， 第 个用户发送的基带信号可 以表示
为：
重扩 出来 的信号作 为参考信号 ， 结合信 号的恒模特性 ， 然后使用最小 二 乘 算法进行多 目标波束形成 。由于该算法思路简单 ， 计算量 和复杂 度都
一种有效的正交化恒模算法
一种有效的正交化恒模算法
郭艳;方大纲;梁昌洪
【期刊名称】《北京邮电大学学报》
【年(卷),期】2002(25)1
【摘要】利用奇异值分解确定了用户信号的个数 ,并把天线阵接收的数据矩阵映射到信号子空间上 ,进而在该空间中讨论波束形成问题并导出了多用户波束形成的必要条件 ,依据此条件将正交化过程引入最小二乘恒模算法并提出了正交化恒模算法 .【总页数】4页(P30-33)
【关键词】盲波束形成;正交化恒模算法;智能天线
【作者】郭艳;方大纲;梁昌洪
【作者单位】南京理工大学毫米波技术实验室;西安电子科技大学天线与微波国防重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN821.91
【相关文献】
1.一种改进的变步长恒模算法 [J], 张继荣;李岱英
2.一种基于恒模算法和梯度算法结合的波束形成75法 [J], 张中仅;梅本春
3.一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法 [J], 李彬;陈凯;喻俊浔;钟华;陈明亮
4.恒模算法在长距离射频光正交频分复用系统中的应用 [J], 高丽娜;姜伟虎;姜广胜
5.相干偏振复用正交相移键控实时相干接收中的并行流水型恒模算法(英文) [J], 舒能;李岩;王宁;张新平;陈刚;伍剑;林金桐
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于独立分量分析的盲波束形成算法
信号处 理 系统 中的 实际 问题对基 于恒模 、 阶 累积量 和 独 立分 量 分析 的盲 波束 形 成算 法进 行 高
了仿 真 比较。理 论分 析和 仿真 实验表 明， 于独 立分量 分析 的 盲波束形 成算 法在 强干扰 信 号、 基
信 号来 向相近和 收 敛速度 等方 面性 能优越 。 关键 词 ： 盲波束 形 成 ； 阶累积 量 ； 立分 量分析 高 独
第１ １卷 第 ６期
２１ ０ ０年 ｌ ２月
信 息 工 程 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｆＩｆ ｒ ｔｏ ｇｎ ｅ ｉ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ
Ｖｏ ＿ ｌ ｌ １ Ｎｏ ６ ．
Ｄｅ ． ０ｌ ｃ２ ０
基 于 独立 分 量 分 析 的盲 波束 形 成 算 法
陈晋 央 ， 吴 瑛
（ 息工程大学 信息工程学院 ， 南 郑州 ４００ ） 信 河 ５０ ２
摘 要 ： 绍 了在信 号来 向和 阵列流 型未 知情 况下进 行 波束形成 的常用方 法 ， 介 阐述 了盲波束 形成
的恒模 算 法和高 阶累积量 算法 。提 出 了基于 独 立分 量分 析 的 盲波 束 形 成算 法 ， 结合 目前 阵 列
ｒ ｙ ｍ ａ ｉｏｄ ａ ｅ ｉｔｏ ｕ ｅ ａ ｎ ｆｌ ｒ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ，ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｎ ｔｎ ｄ ｌ ｓ ａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｉｈ ｏ ｄ ｒａ ｃ ｍｕ ａｉ ｎ ａｇ — ｎ ｈ ｏ ｓａ ｔｍｏ ｕ ｕ ｌ ｏｉｈ ａ ｄ ｈ ｇ ｒ ｅ ｃ ｕ ｌｔｏ ｌ ｏ ｒｔ ｍ ｆ ｂ ｉ ｄ ｅ ｍ —ｏ ｉ ｇ ｒ ｉｌ ｓｒ ｔ ｄ Ｂｌｎ ｂ ａ — ｒ ｎ ａｇ ｒｔ ｉ ｈ ｏ ｌｎ ｂ ａ ｆ ｒ ｎ ａ ｅ ｌｕ ｔａｅ ． ｍ ｉ ｄ ｅ ｍ ｆ ｍｉ ｇ ｌ ｏ ｉ ｏ ｈｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ａ ｅ ｏ ｉ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔ ｃ ｍ ｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓｓ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ，ａ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｓ ａ ｅ ｓｍｕｌｔｄ ｕｎ ｅ ｈ ｒ ｂ ｅ ｓｉ ｃｕ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｈｅ ｔ ｒ ｅ ｍｅｈ ｄ ｒ ｉ ａｅ ｄ ｒ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｎ ａ ｔ ａ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
恒模算法及其在盲波束形成中的应用
恒模算法及其在盲波束形成中的应用
摘要：
盲波束形成是一种通过自适应信号处理技术实现的多个接收天线的阵列信号处理方法。
恒模算法是盲波束形成中应用较为广泛的一种算法，它通过实时监测各个通道的信噪比，并相应地调整每个通道的增益，从而达到信号增强和干扰抑制的目的。
本文将对恒模算法的原理、实现方法以及在盲波束形成中的应用进行详细介绍。
一、引言
随着通信技术的不断发展，无线通信系统在提高数据传输速率、增加连接数等方面面临着越来越多的挑战。
盲波束形成作为一种有效的天线阵列信号处理方法，能够有效提高信号质量，降低信号间干扰，因此在无线通信系统中得到了广泛的应用。
二、恒模算法原理
恒模算法是一种基于自适应信号处理技术的方法，主要通过监测每个通道的信噪比来调整各个通道的增益，从而实现信号的增强和干扰的抑制。
其主要原理如下：
1. 信噪比监测：通过对每个通道的输入信号进行功率估
计和噪声估计，计算信噪比。
信噪比的计算可以采用均方误差法或最小均方误差法。
2. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。
当信噪比较低时，增加相应通道的增益；当信噪比较高时，降低相应通道的增益。
3. 误差更新：根据调整后的增益，计算误差信号，并将
其作为输入信号进行下一次迭代。
三、恒模算法实现方法
恒模算法的实现通常包括以下几个步骤：
1. 初始化：设置每个通道的增益初始值。
2. 信号采集：通过天线阵列采集输入信号。
3. 信噪比计算：对每个通道的输入信号进行功率估计和
噪声估计，计算信噪比。
4. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。
5. 误差计算：根据调整后的增益，计算误差信号。
6. 误差更新：将误差信号作为新的输入信号，进行下一
次迭代。
7. 收敛判断：通过设定的终止条件，判断算法是否收敛，如果没有收敛则返回步骤4继续迭代。
四、恒模算法在盲波束形成中的应用
恒模算法在盲波束形成中的应用主要包括：
1. 信号增强：通过不断调整每个通道的增益，使得目标
信号在接收端得到增强。
这对于提高信号质量、提高通信距离具有重要意义。
2. 干扰抑制：恒模算法通过减小干扰信号的增益，达到
抑制干扰的目的。
这对于提高系统的抗干扰性能、降低信号间干扰具有重要意义。
3. 自适应性：恒模算法能够根据实时的信噪比变化，自
动调整通道的增益，适应不同的信道环境。
这使得盲波束形成具有了更好的适应性和稳定性。
五、总结
恒模算法作为盲波束形成中应用比较广泛的一种算法，能够实现信号增强和干扰抑制的功能，提高了无线通信系统的性能。
在实际应用中，还可以结合其他算法和技术进行优化和改进，
以满足不同场景下的需求。
未来随着通信技术的不断发展，盲波束形成及其相关算法将会得到进一步的研究和应用
综上所述，恒模算法在盲波束形成中的应用范围广泛，能够实现信号增强和干扰抑制的功能，提高了无线通信系统的性能。
该算法具有自适应性和稳定性，能够根据实时的信噪比变化自动调整通道的增益。
在实际应用中，可以与其他算法和技术相结合，以满足不同场景下的需求。
随着通信技术的不断发展，盲波束形成及其相关算法将会得到进一步的研究和应用。