恒模信号 饱和
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。
cma算法原理
cma算法原理小伙伴！今天咱们来唠唠CMA算法原理呀。
这CMA算法呢，就像是一个超级聪明又有点小调皮的小助手在数据的海洋里畅游呢。
CMA，全称恒模算法（Constant Modulus Algorithm）。
想象一下，我们有一堆数据，这些数据就像是一群调皮捣蛋的小精灵，它们各自有着不同的数值和特性。
CMA 算法的目标呢，就是要在这堆小精灵里找到某种规律，就像把一群乱跑的小羊赶回正确的羊圈一样。
那它具体怎么干的呢？它呀，是基于信号的恒模特性来工作的。
比如说，有一些信号呢，它们的幅度或者说模值在理想情况下是恒定不变的。
这就好比是一群小士兵，他们都应该保持一样的身高（这里的身高就类比信号的模值啦）。
但是呢，在实际的情况中，就像小士兵们在战场上可能会因为各种情况而变得高矮不一（信号受到干扰等情况导致模值变化）。
CMA算法就开始发挥它的魔力啦。
它会先对输入的信号进行一些处理。
这个处理就像是给每个小士兵量身高，看看谁高了谁矮了。
然后呢，它会根据这个测量的结果，计算出一个调整的量。
这个调整量就像是给那些身高不对的小士兵特制的增高鞋或者矮一点的鞋垫。
CMA算法会不断地重复这个过程。
它就像一个超级有耐心的老师，一遍又一遍地检查小士兵们的身高，然后给他们调整。
每一次调整呢，都希望能让整个队伍（也就是信号）更接近理想的状态，也就是让信号的模值更接近恒定的值。
而且哦，这个算法在处理的时候，并不是盲目地调整。
它就像一个很有经验的厨师，知道每种调料（调整的参数）该放多少。
它通过一些数学公式来精确地计算出每次调整的幅度。
这些数学公式呢，虽然看起来有点复杂，但是就像厨师的独家秘方一样，是这个算法的精髓所在。
在这个过程中，CMA算法还像是一个小侦探呢。
它要从各种干扰和噪声中把真正有用的信号找出来。
就像在一个很吵闹的集市里，要找到那个声音很微弱但是很重要的朋友的声音一样。
它通过分析信号的特征，把那些不属于正常信号的干扰因素一点点排除掉。
一种线性调频信号超低旁瓣脉冲压缩方法
一种线性调频信号超低旁瓣脉冲压缩方法李涛【摘要】雷达脉冲压缩希望具有超低距离旁瓣的特征,线性调频信号采用加窗方式可达到约-35 dB的距离旁瓣电平.基于超低旁瓣电平信号设计方法,在不考虑信噪比损失条件下,提出了一种新的超低旁瓣的脉冲压缩方法,基本思想是针对给定线性调频信号,频率滤波权值采用超低频旁瓣频域信号与线性调频信号频域的比值,可以将接收端旁瓣电平输出最低到-120 dB.同时,从理论上和数值结果中分析了信噪比损失、延迟敏感性等问题.%A radar system desires low range sidelobes and Linear Frequency Modulated(LFM) waveforms can reach a-35 dB Peak Sidelobe Level(PSL) with a window in range compression. Based on a waveform design method for extraordinarily-low range sidelobes and ignorant of signal-to-noise ratio(SNR) loss, this paper proposes a novel range compression method for extraordinarily-low range sidelobes. The concept is to use a range compression weight as the ratio of the frequency domain signal to the LFM frequency do-main,yielding a -120dB sidelobe output. The SNR loss and sensitivity to delay are also analyzed accord-ing to theory and numerical simulations.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2018(058)005【总页数】7页(P545-551)【关键词】线性调频信号;脉冲压缩;超低旁瓣【作者】李涛【作者单位】中国电子科技集团公司航空电子信息系统技术重点实验室,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN957.511 引言雷达通过发射信号和接收信号工作，为了解决发射信号能量与目标距离分辨率之间的矛盾，大时宽带宽积信号受到广泛重视，比如线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号[1]。
共模磁环共模信号使磁芯饱和 -回复
共模磁环共模信号使磁芯饱和-回复共模磁环是功放器件中常用的一种解决共模信号干扰的方法。
它是通过将共模信号转换为交流磁场，进而利用磁芯的饱和特性来抵消共模干扰。
本文将逐步解释共模磁环的工作原理、制作流程以及优缺点。
一、共模磁环的工作原理：共模信号是指同时作用于信号和地线上的干扰信号。
例如，在音频放大电路中，来自电源线、地线以及其他电子设备的共模信号会干扰信号传输，导致噪声、杂音等问题。
共模磁环的工作原理是基于电感感应。
共模磁环由特殊的磁芯材料制成，常用的材料有氧化铁、硅钢片等，可以选择不同的材料和尺寸以适应不同的工作频率。
当共模信号通过传输线路进入共模磁环时，由于传输线的特性阻抗不匹配，信号会发生很强的反射。
共模磁环的一侧与传输线相连，另一侧则通过线圈绕制在磁芯上。
当共模信号进入线圈时，由于磁芯的存在，形成了强磁场。
这个强磁场与线圈上的电流相互作用，产生了一个反向的磁通。
当这个磁通达到特定的饱和值时，磁芯就饱和了。
这种饱和磁芯的效果相当于一个很低的阻抗，可以抵消掉共模信号的干扰。
二、制作共模磁环的步骤：1.选择合适的材料：根据工作频率和应用需求选择合适的磁芯材料，例如硅钢片或氧化铁。
2.设计磁芯尺寸：根据工作频率、传输线参数和应用要求，计算磁芯的尺寸和线圈的匝数。
3.制作线圈：使用绝缘线材，制作匝数和固定方式符合要求的线圈。
4.在磁芯上绕制线圈：将线圈绕制在磁芯上，确保匝数均匀、固定可靠。
5.封装磁环：根据需要，将磁芯和线圈进行封装，保护线圈不受外界环境影响。
三、共模磁环的优缺点：1.优点：（1）高效：共模磁环能够有效地抑制共模干扰，提高系统的信噪比。
（2）容易实现：制作共模磁环的成本相对较低，制作过程也相对简单。
（3）适用范围广：共模磁环可以应用于各种频率范围，适应不同的电子设备。
2.缺点：（1）尺寸较大：共模磁环的尺寸较大，对空间要求较高，限制了其在一些小型设备中的应用。
（2）有限频率范围：共模磁环在高频率时易发生换能器效应，限制了其在一些高频率应用中的应用。
cvx恒模约束
cvx恒模约束
CVX（Convex Optimization）是一个用于解决凸优化问题的软件包，广泛应用于信号处理、通信、图像处理等领域。
恒模约束（Constant Modulus Constraint）是CVX中的一个重要约束条件，它要求信号的幅度保持恒定，即信号的模长不变。
在信号处理中，恒模约束通常用于限制信号的幅度，以确保信号的稳定性和可靠性。
例如，在通信系统中，恒模约束可以用于限制信号的幅度，以避免信号失真或放大噪声。
在雷达系统中，恒模约束也可以用于保证回波信号的稳定性，以提高雷达检测精度。
CVX中实现恒模约束的方法是使用约束条件（constraint）来限制信号的模长。
具体来说，可以使用以下约束条件：
1.绝对值约束（Absolute Value Constraint）：要求信号的每个元素都满足|x[n]|=r，其中r是常数。
2.平方和约束（Sum of Squares Constraint）：要求信号的平方和等于常数r^2，即x[n]^2+x[n+1]^2+...+x[N-1]^2=r^2。
使用这些约束条件可以在CVX中定义一个优化问题，并求解该问题以获得满足恒模约束的信号。
LSCMA在DS-CDMA系统中的应用
个用户的扩频序列 ，扩频系数 为 Ⅳ ，即 ｓ ｃ ＝ ［ｌ ２ Ｃ，ｃ …， ＣｋＴ Ｎ］。发送端 发送 的信号 ａ为所有 个用 户信号扩频后的叠 ｃ 加，如式 ４ ９所示 。 －
在 ［］ ５ 中详细地分析 了 ＬＣ Ａ算法性能 ， ＳＭ 这里只给出了算 法分析 的主要结果 ， 说明 Ｌ Ｃ Ａ的全局稳定性和全局收敛性。 ＳＭ
给定任意 （ ， 通过更新公式产生下一次迭代 的均衡权
向量 ｒ ｋ １ ，则以下不等 式成立 ： （＋）
口∑ ｒ ＝ ＾ ｃ ｄ固
（６ ４） —
（７ ４ ） —
积的定义 ，则发送信号 ａ可表示为如下形式：
（９ ４） —
ｏ １， ； Ｉ（ Ｉ－Ｉ（＋）； Ｎ ＜１（ Ｊ Ｉ ｋ Ｉ－ｙｋ １Ｉ ｙ ）， Ｉ Ｉ≤
【 收稿 日期 】２ １ － ０ ２ ０ １ １－４
【 者简 介】石瑞 华 （ ９ ３ ） 作 １８ 一 ，女 ，江 苏苏州人 ，苏州工业职 业技 术学院电子 工程 系讲师 ，硕士 ，研究方向为通信技术。
一
７一
ｅ： ） （ ｇ ｙ（ ｌ （） ｋ ） （ 一）
ｗ ｋ １＝ｗｋ ＋ （）’ｉ （ ＋ ） （） 七Ｐ（）Ｊ ． ｝
ＣＭ Ｄ Ａ系统通过码序列来区分不 同的用户 ， 它为每个用户 分配各 自特 定的码 序列 ，码序列之间相互 （ ）正交。接收 准 端必须具有与发送端完全一致的码序列，用于对接 收信号进 行相关检 测以恢复出发射信号 。 ＣＭ Ｄ Ａ可 以分为直接序列扩频 （ Ｓ 、调频扩频 （ Ｈ Ｄ） Ｆ ）和 跳时扩频 （ Ｈ Ｔ ）三种方 式。Ｄ — Ｄ￣ （ Ｓ ＣＩ 直接序列码分 多址 ）是 ￣ 最基 本的 Ｃ Ｍ Ｄ Ａ实现方式， 的工作原理是把需要传送 的信息 它
基于恒包络调制的CE
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．１２．０２６引用格式：马启成，卢建斌，叶鑫，等．基于恒包络调制的ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达卫星通信一体化波形设计［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（１２）：２９２７－２９３５．［ＭＡＱｉｃｈｅｎｇ，ＬＵＪｉａｎｂｉｎ，ＹＥＸｉｎ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＷａｖｅｆｏｒｍＤｅｓｉｇｎｏｆＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭＲａｄａｒａｎｄＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｓｔａｎｔＥｎｖｅｌｏｐｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（１２）：２９２７－２９３５．］基于恒包络调制的ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达卫星通信一体化波形设计马启成１，卢建斌２，叶 鑫１，史慧成１（１．中国人民解放军９１９１３部队，辽宁大连１１６０４１；２．海军工程大学电子工程学院，湖北武汉４３００３４）摘 要：在实际的星地通信环境中，为了更好地适应具有非线性特征的卫星通信信道和提高传统卫星通信信号的频谱利用率，在１６ＰＳＫ和１６ＱＡＭ通信信号的基础上设计了８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。
为了更好地对抗多径延时扩展和频率选择性衰落，引入正交频分复用（ＯＦＤＭ）技术设计了ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。
为了彻底解决ＯＦＤＭ系统存在峰均功率比过高的问题和实现雷达通信一体化脉冲信号的恒模传输，引入恒包络（ＣｏｎｓｔａｎｔＥｎｖｅｌｏｐｅ，ＣＥ）技术设计了ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。
误码率仿真结果表明，在信噪比为６ｄＢ时，１６ＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的误码率大约为８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的３．３倍。
模糊函数仿真结果表明，ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的鲁棒性强于８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号，ＣＥ技术可以有效提高信号的距离和速度分辨率性能。
一种基于恒模特性的突发混合信号多通道盲分离算法
Ｈ Ｕ Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ — ｈ ａ ｉ ， Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｙ ｕ — ｈ ｏ ｎ ｇ ， Ｚ Ｈ Ｕ Ｙ ｉ － ｊ ｕ ｎ ， Ｘ Ｉ Ｎ Ｇ ａ ｎ ｇ
（ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ １，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｂ ｌ ｉ ｎ ｄ ｓ ｏ ｕ ｒ ｓ ｅ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｂ Ｓ Ｓ ）ｆ ｏ ｒ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｍ ｉ ｘ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓ ｅ ｓ －
摘要 ： 文 章建立 了突发混 合信 号 多通 道盲分 离模 型 ， 指 出混合 矩阵估 计可 以转化 为 混合信 号幅
度估 计进 行 求解 。突发信 号通 常属 于恒模 调 制信 号 ， 其 混合 信 号 与未 混合 信 号 在 幅度 上存 在
明显差 异。基 于信 号 的恒模特 性 ， 提 出 了一种 基 于 混合 位置 估 计 的 多通 道 盲分 离算 法。该 算 法 先通过 混合 信 号的幅度 最 大最小 值对 混合位 置 进行 估 计 ， 然 后利 用 混合 部 位 的最 大 最 小值
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ． Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｈ ｙ ｂ ｒ ｉ ｄ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｄ，ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ — ｍｉ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｍｉ ｘ ｉ ｎｇ ｐ ａ ｒ ｔ
ＢＳＳ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｈ ａ ｓ ｎ ｏ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｂ ｕ ｔ ｌ ｏ ｗ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ，Ｔｈｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ － ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｓ ｍａ ｌ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｉ ｚ ｅ ｓ ｉ ｔ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｐ ｅ ｆｒ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ — ｃ ｈ ｅ ｓ ｔ ｏ ｍｉ ｘ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ ｐ ｅ ｒ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ．
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恒模信号饱和
恒模信号是指输入信号的幅值保持不变的信号。
在某些特定的应用场景中，恒模信号的饱和现象可能会出现，并对系统的运行产生重要影响。
本文旨在探讨恒模信号饱和的原因、影响以及如何应对这一问题，以期对读者有所启示。
恒模信号的饱和通常是由于系统的动态范围限制所致。
动态范围是指系统能够处理的最小和最大幅度之间的差异。
当信号的幅值超过系统的动态范围时，系统将无法准确地处理该信号，结果就是信号被“夹”在动态范围的最大或最小值上，无法再随之变化。
恒模信号的饱和可能会对系统的性能产生负面影响。
首先，饱和信号的失真程度较高，会导致输出信号与原始信号之间存在明显的差异。
这可能会引起误判、错误的决策以及数据丢失等问题，从而影响整个系统的可靠性和精度。
其次，饱和信号可能会导致系统的动态范围被占满，使得系统无法处理更大范围内的信号，从而限制了系统的灵活性和扩展性。
为了应对恒模信号饱和的问题，我们可以采取多种策略。
首先，可以考虑增加系统的动态范围。
这可以通过使用更高精度的模数转换器（ADC）或者调整输入信号的增益来实现。
其次，可以考虑采用信号压缩技术，将过大的信号压缩到系统可处理的范围内。
这可以通过非线性信号处理技术或者动态范围压缩算法来实现。
此外，定期校准和
调整系统参数也是确保系统正常运行的重要步骤，可以有效减轻恒模
信号饱和带来的问题。
总之，恒模信号饱和是一个需要引起我们关注的问题。
了解其原
因和影响，并采取相应的措施来应对，能够有效提高系统的性能和可
靠性。
在实际应用中，我们应该根据具体情况来选择适合的解决方案，以确保系统能够正常运行并满足我们的需求。