改进型恒模盲均衡算法的研究-电路与系统专业论文.docx

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改进型恒模盲均衡算法的研究-电路与系统专业论文

太原理仁人子硕士研究生学位沦文 改进型恒模盲均 f主i算法的研究 摘要 盲均衡技术是一种不需要训练序列的自适应均衡技术,仅 依据接收信号割统计特性就能对信道特性进行均费。它是吕前 数字通信技术领域研究的热点之一。睡着对其研究的不新深入, 它已广泛应用于数字通信、雷达、地震和菌像处理等系统 e 垣模算法是 Bussga吨类言均衡算法中最有名的一种。该算 洼通过调节均衡器的摇头增益使得代价量数为最小,其代价函 数由传输信号的高阶统计特性所构成。部性好,且代价函数仅 与接收信号的辐值有关,商与相位无关,但算法存在着收敛速 度慢,有误牧主主等现象,从而使其应用受到一定摄制。 本文对垣摸算法进行了深入研究,针对恒模言均衡算法收 款速度慢也接陷,分析了其产生原西,摆述了收敛速度与算法 运代步长的关系,将变步长理论应用于恒模算法,提出了 JL科1 改造型捏揍言均衡算法,并遥过计算机结真对改造算法的收敛 性能进行了挂证。 本文所做的主要工作有 2 I 太原理工;大学硕士研究生学位论文 1.本文分析了垣摸算法收敛佳能的最需及其产生原因,将 自适应滤液中的变步长思想应患于国摸算法,得到工四种薪能 恒模改造算法,有效克服了信模算法中初始技敛速度、踩踪速 度和i校教精度之间的矛盾。 2. 分析了自适应法被中的变步长参量,分别将均方误差用 于改进型 Sigmoid 函数和对均方误差进仔非线性变化后的函数 用于恒模算法的变步长控制,得到两种新的变步长垣摸改造算 法,并逗过计算就坊真实验验证了改进算法忧民的收敛性能。 3. 分析了将剩余误差信号的峰度用于步长控制的可行性, 并将其在用于改进恒摸算法的变步长控制,得到两种新的恒模 改造算法,并逗过计算机仿真实验验证了改进算法有更快的收 敛速度和更小的稳态剩余误差。 关键词:畜均街,自适应算法,但模算法,变步长, CMA II 太原理1.人学硕十研究生学11:7:论文STUDY 太原理1.人学硕十研究生学11:7:论文 STUDY OF IⅣ【PROVED CMA BLIND EQUALIZATl0N ALGO剐THM AB STRACT has Blind equalization is a technique for ad印ting an equalizer without the need of training sequence, only utilizes the statistical character information of input signals to equalize the channel character. It has been becoming a VeIy popular research topic in recent years.With the researching of blind equalization,it used in many nelds such as digital system, radar system, earthquake and image system and so on The constant modulus one of the矗rst known bl-ndalgorithms. This method through adj ust equalizer tap gain to make cost f.unction get to least value, which cost f.unction is constituted by the higher—order statistics characteristic of transmitted signal. It has better toughness, and its cost function has only related to the ampntude value of received III 太原理r大学硕十研究生学何论文signal, 太原理r大学硕十研究生学何论文 signal, not me phas三一 曼童!i蚕耋量i主毫薹i薹季至耋霎蚕暮茎罨王二二三;三二主目 虽{二;i二 至耄三三三;:重蚕i i! 墨主茎董呈 垂i量;量兰主 三一_ 二i垂蓦至薹重耋重兰: 薹主 i妻垂 薹萎妻ii重量|!妻耋霎薹i至;兰毫三÷乏三三三三三三;三;至三兰i一:三i三三 太原理1人学硕十研究生学位论文improved 太原理1人学硕十研究生学位论文 improved Sigmoid function and 协e non—Iinear 向nction mat contr01s step—size, achieVes two new Variable

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