混合盲均衡算法

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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。

基于SA—GSO的小波加权多模盲均衡算法

基于SA—GSO的小波加权多模盲均衡算法作者：高敏郭业才来源：《安徽理工大学学报·自然科学版》2012年第04期摘要：为解决传统多模盲均衡算法（MMA）在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题，提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法（SA-GSO-WT-WMMA）。

该算法在MMA的基础上增加了加权项，并引入了模拟退火萤火虫优化（SA-GSO）算法和正交小波变换（WT），利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值，利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量，利用正交小波变换降低信号的自相关性，有效提高了均衡效果。

水声信道仿真实验表明，该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

关键词：盲均衡；水声通信；正交小波变换；人工萤火虫群；模拟退火；加权多模中图分类号：TN911文献标志码：A[WT]文章编号：1672-1098（2012）04-0023-07基金项目：全国优秀博士学位论文作者专项资金资助（200753）；安徽省高等学校自然科学基金（KJ2010A096）；安徽高校省级科研项目（KJ2011B162）；江苏省“六大人才高峰”培养资助项目（2008026）资助课题；淮南职业技术学院院级科研项目（HKJ10-3）作者简介：高敏（1981-），女，安徽蚌埠人，讲师，在读硕士，研究方向：智能信息处理与通信系统。

目前，水声通信是人们普遍接受的水下通信方式，水声信道中的多径传播、高背景噪声等因素会使信号在传输过程中产生严重的码间干扰[1-5]（Inter-symbolInterference，ISI），通信质量无法得到保证。

为解决这一问题，各种均衡技术应运而生。

盲均衡技术不需要像传统的均衡技术那样通过发送序列来调整均衡滤波器的参数，仅通过接收信号本身的高阶统计信息就能实现均衡器参数的实时调整，不仅保证了通信质量，还提高了通信效率[1]。

高阶累积量盲均衡算法的优化设计

维普资讯
，、
通信电声
⑨瀚瀚凹响６囿锄⑨响匡０ ⑨囿＠＠＠晁 ⑥凹ｓ６＠ｓ
文章编号：０２８８（０７１ — ０６０１０ — ６４２０）２０６ — ３
高阶累积量盲均衡算法的优化设计
（ｌｇｆＭａｎｎｉｅｒｎＣｏｌｅｏｒｅＥｇｎｅｇ，ＮｏｔｗｓｒｏｙｅｈｉａｉｅｓｔｅｉｉｒｈｅｔｎＰｌｔｃｎｃｌＵｎｖｒｉｅｙ，Ｘｉａ０７ｎ７１０２，Ｃｈｎ）ｉａ
【ｓａｔＢｓｄｎｈｂｉｄｑａｉｔｎａｏｔｍｓｇｉｈｒｏｄｒｔｉｉ．ａｏｅｌｄｑａｚｔｎＡｂｔｃ】ａｅｏｔｅｌｅｕｌａｉｌｒｈｕｉｈｇｅ— ｒｅｓｔｔｒｎｚｏｇｉｎａｓｃｎｖｌｉｅｕｌａｉｂｎｉｏ
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
ＣＵｚ４）ＣＵｚ，，＝Ｍ（：＝Ｍ（，）
般的，ｕｓａｇ类盲均衡算法隐含使用了高阶Ｂｓｇｎ
的期望解为Ⅲ
）【，，，，，，，卢：… ００００ …］ ≠０即Ｓｎ序列中有惟一的非零元素
理想系统的幅度和相位因子。
（）１
ＩＩＳ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

几种盲均衡算法的原理与仿真试验研究

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电子科技２００７年第５期（总第２２期）１
几种盲均衡算法的原理与仿真试验研究
姚春峰，陈健，阔永红
西安７０７）１０１
（西安电子科技大学通信工程学院，陕西摘
要介绍了几种恒模算法的改进算法。计算机仿真的结果表明，与恒模算法相比，多模算法和构造函
数算法有较小的剩余误差和码间串扰以及更稳定的收敛效果。而构造函数算法，修正恒模算法和修正多模算法
则克服了信道传输引起的相位模糊（相位偏移）。
关键词
盲均衡；恒模算法；多模算法
Ｔ９１Ｎ１
中图分类号
ＳｅａｐｏｃｅｏＢｌｖｒｌＡｐｒａｈｓｔｉＥｑｕｌｚｔｏｎｄＴｈｅｒＳｍｕａｉｎｎｄａｉａｉｎａｉｉｌｔｏｓ
软件无线电。
抽头系数递推公式为
（＋）（）一ｙｎ（ｎｌ一）・ｎｎ１＝ｎｕ・（）１（）ＲＸ（）ｙ
（３）
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几种盲均衡算法的原理与仿真试验研究
（）２多模算法（ＭＭＡ）
ｔｏｉｎ，ｍｏｉｅｏｓａｔｍｏｕｕｇｒｔｍｎｄｆｄｍｕｔ —ｍｏｕｕｇｒｔｍａｖｒｏｈｈｓｍ－ｄｆｄｃｎｔｄｌｓａｏｉｈａｄｍｏｉｅｌｉｉｎｌｉｄｌｓａｏｈｃｎｏｅｃｍｅｔｅｐａｅａｌｉ
ｂｇｉＯｐａｅｏｓｔ．ｉｔ１ｈｓｆｅ）ｕｙ（＂

适用于高阶QAM系统的多模盲均衡新算法

ｐｈｓｔｔｅｓｍｅｔｍｅＣｏａｅａｈａｉ．ｍｐｔｒｓｍｕａｉｎｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｇｒｔｍｓｌａｏｆｔｒｃｎｅｇｎｅｒｔｓｕｅｉｌｔｏｓｓｏｔａｈｒｐｓｄａｏｉｈｄｔａｅｏｖｒｅｃａｅｌｅｓ
ａｄｌｅｅｙｓｔＭｅｑａｒｒＥａｅｃｎｅｅｃｍｐｒｉｅｏｃｒｎＭＡａｄＤｎｗｒｔａ－ａｅａＳｕｒＥｒ（）ｆｒｏｖｒｎｅｏａｅｗｔｔｎｕｒｔｏｓｄｔｎｅｏＭＳｔｇｃｄｈｈｃｅＣＤｎＳ
维普资讯
第３卷第２期０２０年２月０８
电子
与
信
息
学
报
Ｖ＿．０．０３Ｎｏ２１Ｆｂ２０ｅｌ．０８
Ｊｕｎｌｆｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｏｅｈｏｏｙｏｒａｃｒｎｃｏＥｌｎｏｍａｉｎＴｃｎｌｇ
Ｔｉｈａ【等人分别独立提出的常数模算法（ＭＡ由于计ｒｉ。ｃｅｒ】Ｃ１
算量小及良好的收敛性能已广泛用于高阶ＱＡＭ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４１的ＣＭＡ＋ＳＤ算法，第３节介绍了本文提出的两种含软判Ｄ
适用于高阶ＱＡＭ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ＭＳ

基于粒子滤波器的盲辨识和盲均衡新方法

Ｎｏｅｌｄｉｅｔｆｃｔｏｎｑａｉａｉｎｖｌｉｎｉａｉｎａｄｅｕｌｔｏｂｎｄｉｚｎｗｅｈｄｂｓｄｏｒｉｌｌｅｅｍｔｏａｅｎｐａｔｃｅｆｔｒｉ
ＷＡＮＧＬｅ，ＵＹｕ１ｉＬＩ．ｎｉ
（ＰＬｂＣｉｇｉｏｍｕｉａｏｓｔｔ，ｈｎｑｇ４０３，ｈｎ）ＤＳａ，ｈｎｑｎＣｍｎｃｔｎＩｔｕｅＣｏｇｉ００５Ｃｉａｇｉｎｉｎ
ＡｂｔａｔＢａｅｎｐｒｃｅｆｔｒｔｅｒ，ｅｎｖｌｌｄｉｅｔｃｔｎａｄｅｕｉａｏｌｏｉｍｓｒｐｓｄｓｌｓｒｃ：ｓｄｏａｔｌｌｏｙａｎｗｏｅｉｎｆａｏｎｑａｚｔｎａｇｒｉｉｅｈｂｎｄｉｉｉｌｉｈｔｗａｏｏｅａｐｎ－ｐｉｇｏｅｐｓｅｏｒｂｂｌｙｄｓｂｔｎｗａｖｉｅｙｓｍｐｉｇｔｅｅｐｃａｉｎｉｓａｆａｔａａｕｓｏｅｌｆｔｏｔｒｒｐｏａｉｉｉｔｕｉｓａｏｄｄｂａｌｘｅｔｔｎｔｄｏｃｕｌｖｅｆｔｎｈｉｔｉｒｏｎｈｏｅｌｈｃａｎｌＯａｏｒｄｃｅｃｍｐｅｉｆａｇｒｈ．ｎａｄｔｎｈｅｉｏｔｎｅｓｐｉｇｐｏｅｓｃｕｄｂｉｌｅｈｎｅ，ＳｓｔｅｕｅｔｏｌｘｔｏｏｔｍＩｄｉｏ，ｔｍｐｒａｃａｌｒｃｓｏｌｅｓｍｐｉｄｈｙｌｉｉｍｎｉｆｇｅｔｙｃｏｓｎｅｐｏｅｓｙａｅｉｏｔｎｅｆｎｔｎＳｍｕａｏｅｕｔｈｗａｅａｇｒｈｈｓｆｓｃｎｅｒａｌｂｈｏｉｇｔｒｒｄｎｉｓｔｙｈｉｔｈｍｐｒａｃｕｃｏ．ｉｌｔｎｒｓｌｓｏｔｔｏｔｍａａｔｏｖ￣ｉｉｓｈｔｌｉｈｇｎｅｅｆｒｎｅａｄｂｆｃｖｖｎｕｄｒｅｃｒｕｔｎｅｆｅｗｉｎ－－ｏｓｔｎｓｂｅｖｔｎｄｔｅｃｒｍａｃｅｅｔｅｅｅｎｅｉｍｓｃｓｏｒｌｓｇａｔｎｉｅｒｉａｄｌｓｓｒａｏａｐｏｎｅｉｈｔｃａｖｙｏｌｏａｏｅｏｉａＫｅｒｓｂｉｄｉｅｔｃｔｏ；ｌｄｅｕｉａｏ；ａｔｌｌｅ；ｍｐ￣ａｃａｌｇｙｗｏｄ：ｌｎｉａｎｂｉｑａｚｔｎｐｒｃｅｆｔｒｉｏｎｅｓｍｐｉｎｄｉｆｉｎｌｉｉｉｎ

一种基于实数编码遗传算法的常模盲均衡

度值最高的个体，即均衡器的最优系数。计算机仿真结果证明了算法具有收敛速率快、能够搜索到
全局最优解等特点。
关键词：遗传算法；盲均衡；实数编码；常模算法
中图分类号：Ｎ１；Ｐ０．Ｔ９Ｔ３１６ｌ文献标识码：Ａ
第４８卷第１Ｏ期
２００８年ｌＯ月
国玩技
Ｔｅｅ０ＩｃｍｍｕｉａｉｎＥｎｉｅｒｎｎｃｔｇｎｅｉｇｏ
Ｖｏ．Ｎｏ．Ｏ１４８１
０ｃ．０８ｔ２０
文章编号：０１８３２０）０— ０５— ４１０ — ９Ｘ（０８１０００
在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适
应全局优化概率搜索算法。它提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，依赖于问题的具体领不域，问题的种类有很强的鲁棒性，泛应用于函数对广优化、合优化、组自动控制、器学习等领域ｇａｒｌｏｅｅｅｃａｏｉｍ（Ａ）ｉｐｅｅｔｒｍｒｉｅｐｒｒａｃｕｉｑａｚｔｎｕｉａｃｄｄｇｎｔｌｒｈＧｂｎｉｉｎｅｉｇｔｓｒｓｎｅｆｐｏｎｔｅｏｍｎｅｄｏｉｖｇｈｆｏｅｓｎａｄｏｓｎｍｄｌｇｒｈ（Ｍ．ｈｏｆｃｎｖｃｒｆｌｄｑａｚｒｓｅａｄｄａｆｈｔｄｒｎｔｔｏｕｕａｏｔｍＣＡ）Ｔｅｅｉｔｅｔｂｉｕｌｅｉｒｒｅｔａｃａｓｌｉｃｉｅｏｏａｎｅｉｇｓ

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡肖瑛;阮睿;李春杰【摘要】针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法.在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差.如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新.与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现.计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能.【期刊名称】《大连民族学院学报》【年(卷),期】2014(016)001【总页数】5页(P69-73)【关键词】盲均衡;常数模算法;判决引导;变步长【作者】肖瑛;阮睿;李春杰【作者单位】大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116605;大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连116024;中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉430074;大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116605【正文语种】中文【中图分类】TN911.5盲均衡技术具有不需要训练序列即可实现信道补偿和跟踪的性能，消除码间干扰的同时可以有效节省通信带宽，并可防止均衡器失锁［1］。

未来高速通信发展对通信质量和通信效率将具有更高的要求，盲均衡技术在未来通信中具有潜在应用价值。

目前为止，各类盲均衡算法中，常数模算法(Constant Modulus Algorithm，简称CMA)是最简单和稳健的一种实用算法［2］。

但是由于CMA算法本质上属于梯度下降算法，学习步长值对算法性能具有重要影响，固定步长的CMA盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾，解决这一问题的有效方法就是采用变步长CMA算法［3］。

现有变步长CMA算法均是设置步长增益因子在算法迭代过程中对步长进行适时调整，而步长增益因子的计算依赖于均衡器的输出误差，即步长增益因子利用均衡器输出误差的某种非线性变换进行控制，这就需要人为设置一些合理的控制参数，一旦控制参数选择不合理，严重影响算法性能。

基于支持向量拟合的恒模盲均衡算法

引言
对于无线数字通信系统，于受未知信道的多由
径效应造成的时间扩展以及在信道中瞬间位置变化产生的多普勒效应造成的频率扩展，收端的信号接会产生严重的码问串扰（Ｓ）目前已有多种成功ＩＩ。
目前的盲均衡方法主要包括：于随机梯度下基降搜索的恒模方法卜ｌ，于 “ 指数 ” ３基一超的高阶累计量方法。对于时变的快衰落信道，均衡算法盲必须能够利用最少的接收信号实现足够高的码问干
制方式的恒包络特性（ＭＡ）在基带条件下对具有严重码间干扰的接收信号进行均衡处理，Ｃ，实现无线信道的无误差传输。该方法不同于以往基于神经网络算法和高阶统计量的盲均衡方法，具有收敛速度快，干扰抑制强，计算量小的优点。计算机仿真结果表明，经过多径瑞利信道衰减后的接收信号可以通过该均衡器得到正确解调。关键词：盲均衡，汁学习，统支持向量拟合
Ｋｙｏｄ：ｌｄｅｕｌａｏ，ｔｔｔａｉ，ｕｐｒｖｃｒｅｒｓｉＳＲ）ｅｗｒｓｂｉｑａｚｔｎｓｉｉｌｒｎｓｐｏｅｔｇｅｓｎ（Ｖ．ｎｉｉａｓｃｅｎｇｔｏｒｏ
均衡过程，均衡统称为盲均衡。这类
ｃｉｅａｅａｄｓｍｂｌｗｉｅｉｕｉｏｔｎｆｏｔｅＩＩａｏｓｄｉｒｌｓｈｎｅｔｈｐｔｎｐｌｒｅｖｄｂｓｂｎｙｏｓｔｓｒｓｄｓｒｏｍｈＳｒｕｅｎｗｉｅｓｃａｎｌｈｍｕｉａｈａｄＤｏｐｅｈｏｔｉｒｅｗｉ

基于深度学习的水声信道联合多分支合并与均衡算法

基于深度学习的水声信道联合多分支合并与均衡算法
刘志勇;金子皓;杨洪娟;刘彪;唐新丰;李博
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】为了更好地解决水声信道中的衰落及严重码间干扰问题,该文提出一种基于深度学习的联合多分支合并与均衡算法。

该算法借助深度学习网络的非线性拟合能力,联合实现了多分支合并和均衡。

在算法实现中,合并与均衡并非相互独立,而是基于深度学习网络的总输出计算出总误差,以总误差对网络参数实现联合调整,数据集则基于统计水声信道模型进行构建。

仿真结果表明,相较于已有算法,所提算法能获得更快的收敛速度和更好的误码率性能,使得其能更好地适应水声信道。

【总页数】7页(P2004-2010)
【作者】刘志勇;金子皓;杨洪娟;刘彪;唐新丰;李博
【作者单位】哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院;北京宇航系统工程研究所;山东省海洋电子信息与智能无人系统重点实验室;海洋无人系统跨域协同与综合保障工业和信息化部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.3
【相关文献】
1.一种融合常数模与深度学习的水声信道均衡算法
2.面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法
3.基于遗传算法的水声信道常模类盲均衡算法研
究(英文)4.基于Kalman滤波的水声混合双向迭代信道均衡算法5.基于深度学习的水声信道均衡技术研究
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混合盲均衡算法
混合盲均衡算法的优点是使代价函数与星座图更加匹配，对QAM信号能达到
更小的均方误差。判决引导算法DD是一种利用传输码元瞬时特性的盲均衡算法，
剩余误差较小，但在信道眼图闭合或突发干扰时，错误判决的比例很大，造成算
法无法收敛而发散．该算法实际应用中一般做跟踪处理．当判决错误率达到足够
低的水平时，切换到DD算法，但实践中发现突然的算法切换会造成算法的不稳
定，引起误码率升高，因此需要选择合适的切换方法。
混合盲均衡算法通过控制不同收敛过程中不同特性的误差信号在总误差信
号中所占的比例来突出某一误差信号的作用．算法之间没有直接的切换，而是根
据均方误差MSE平滑的调整两种算法的比例，不会造成算法的不稳定，而且相比

ＤＤ算法结合，得到了一种混合盲均衡算法HY-M-MAMA．保证均衡器一开始工作
在M-MAMA模式。在算法初始收敛阶段，M-MAMA误差所占的比例较大，但随着信号

眼图张开，MSE迅速减小，使DD算法占主导地位，当k逐渐趋于0时，均衡器
工作在DD模式，这种转换是自动完成的。