加入判决引导的恒模均衡算法优化
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。
基于模因算法的多模盲均衡算法
基于模因算法的多模盲均衡算法郭业才;彭舒;张苗青;蔡力坚【摘要】由于常模盲均衡算法（Constant modulus blind equalization ，CM A ）收敛速度和均方误差都不甚理想，且对多模信号均衡时会发生相位旋转，本文提出了基于模因算法的多模盲均衡算法（M ulti‐modu‐lus blind equalization algorithm based on memetic algorithm ，MA‐MMA）。
该算法将多模盲均衡算法（Multi‐modulus blind equalization algorithm ，MMA）代价函数的倒数作为模因算法（Memetic algorithm ， MA）的适应度函数，利用MA全局优化机制和局部深度搜索能力，在每次全局搜索后对全部新产生的个体进行局部深度搜索，将全局和局部搜索得到的最优个体解向量作为MMA的初始最优权向量。
仿真结果表明，与传统的CMA ，MMA以及基于遗传算法的多模盲均衡算法相比，MA‐MMA 的收敛速度最快，稳态误差最小，输出信号星座图最清晰。
%Due to the slow convergence speed ,large mean square error(MSE) and existing blind phase for the constant modulus blind equalization algorithm (CMA) ,a multi‐modulus blind equalization algorithm based on memetic algorithm (MA‐MMA) is proposed .In this algorithm ,the reciprocal of the cost func‐tion of multi‐modulus blind equalization algorithm (MMA) is defined as the fitness function of the memet‐ic algorithm (MA) .The solution vector of individual in the whole group is regarded as the initial weight vector of MMA .The vector of the individual in whole groups corresponding to the fitness function maxi‐mum is searched by the global information sharing mechanism and local depth search ability of MA and used as the initial optimum weight vector of MMA .After the weight vectorof MMA is updated ,the op‐timal weight vector of MMA isobtained .Simulation results prove that compared with CMA ,MMA . The multi‐modulus blind equalization algorithm based on genetic algorithm (GA‐MMA) which has re‐cently been proposed ,the proposed MA‐MMA has the fastest convergence speed ,the smallest MSE ,and the clearest constellations of output signals .【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】5页(P1127-1131)【关键词】多模算法;模因算法;智能优化算法;最优权向量【作者】郭业才;彭舒;张苗青;蔡力坚【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京，210044; 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京，210044;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;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】TP911.7在通信过程中，为了减少码间干扰，在接收部分会引入盲均衡技术。
基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法
（．Ｃ ｌｇ ｆ ｌ ｂｍａｉｎ ａ ｓａ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｈ ｂｉＱｎ ｕ ｎ ｄ ｏ０ ６ ０ ，Ｃ ｉａ２ Ｄｅａｔ ｎ ｆ Ｅｅｔ ｎｃＥ ｇｎｅｉｇ ａｎ ｎＳｆｗ ｒ １ ｏｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ．Ｙ ｎｈ ｎ ｎｖ ｓｙ ｅｅ ｉｈ ａ ｇ ａ ６ ０ ４ ｈｎ ；． ｐ ｒ ｔｏ ｌ ｒ ｉ ｎ ｉｅｒ ，Ｈ ｉａ ｏ ａｅ ｌ Ｊ ｏ ｅｉ ｍｅ ｃｏ ｎ ｔ Ｖｃｔ ｎ ｌＴｃ ｎｃｌＣ ｌｇ，Ｈａｎ ｎ Ｑｏｇ ａ ５ １０ ，Ｃ ｉａ ｏａｉ ａ ｅｈ ｉ ｏｅｅ ｏ ａ ｌ ｉａ ｉｎ ｈ ｉ ７４ ０ ｈｎ ）
１ 算 法描 述
１１ 常见 的盲均衡算法 ． 设 ａ ｎ 是原 始发送序 列 ， （ ） （） ｈ １ 是信道 的冲激响应 ， ２ ｖ ｎ 是信 道 中加性 噪声 ， ｎ 是经 信道加噪后 的信号 ， （） （ ） ｗ（ ） ｎ 是采用抽头延迟线模 型的线 性均衡 器 ， （ ） ｙ ｎ 是均衡 后 的信号 ，（ ） Ｐ 凡 代表迭代误差 。 在Ｃ ＭＡ中 ， 误差 函数定义为
第３ （第 ６ ） ０ 年 ３ １ 总 ３ 期 １ １ 卷 期 ３
Ｔａ ｓ ｔｎ ｒｎ ｍｉｉｇ＆ ｒ ｅ ｉｇｉ ｔ ｅ ｉｎ ｃ ｖ
传 输与 攫 收 ＿
均衡器权向量的迭代过程为
Ｗ （ ＋１ ｎ ） ＝Ｗ （） （） （） ｎ ｎ 一 ｎ ｎＹ （） （） ８
（） １
Ｅ１（Ｉ （ ｎ） ａ ）
Ｙ（） ｎ＝Ｗ “ｎ （） （） ｎ
（） ２ （） ３
相位偏转 问题 ， 而且 在收敛速度和剩余误差 方面也 有很 多改进 。上述文献 中提 的方法都是采用 固定步长 ， 文
献［】 ４提 了Ｖ — ＭＡ Ｄ — Ｍ 方法 ， 固定 步长为变 Ｓ ＭＣ ＋ Ｄ Ｌ Ｓ 改
【系统仿真学报】_判决反馈_期刊发文热词逐年推荐_20140723
2010年 序号 1 2 3 4
科研热词 盲均衡 水声信道 正交小波包变换 判决反馈
推荐指数 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4
科研热词 帧数据处理 信道系数分布特性 信噪比估计 watterson信道模型
推荐指数 1 14 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 判决反馈 信道估计 线性均衡器 空频分集 空间分集 相位噪声 盲均衡 正交频分复用 最大比合并 多普勒频移 多径时延 块均衡器 判决反馈均衡器 判决反馈均衡 分数间隔 仿真 ofdm mmse mimo-ofdm dfe-sdr cpe
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
2009年 科研热词 判决反馈 误码率 按序串行干扰消除 mimo 迭代最小二乘 迫零 调制 联合检测 状态减少的序列估计 正交频分复用 检测后分集接收 最小均方误差 最大比合并 恒模算法 平流层平台 对数正态误差恒模算法 复用 均衡 变步长 反馈 判决反馈差分检测 判决反馈均衡器 分集 准正交时分复用 信噪比 td.scdma mdpsk 推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
一种新的双模盲均衡算法
ｏ ｓｒｔ ｈ ｔｔｅ ｐ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｃ ｉ ｖ ｅｐ ａ ｅ ｒ ｃ ｖ ｒ ｆ ｃｉｅｙ ａ ｄ ｓ ｅ ｄ ｕ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ａｅ ａ ｄ ｎ ｔａｅ ｔａ ｈ ｍｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ａ ｈ ｅ ｅｔ ｈ ｓ ｅ ｏ ｅｙ ｅｆ ｔ ｌ ｎ ｐ ｅ ｐ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅ ｒｔ ｎ ｉ ｈ ｅ ｖ
系 统 设计 提 供 参 考 。 关键词： 均衡 ； 盲 双模 常 模 算 法 ； 收敛 速 度
中图 分 类号 ：Ｎ １ ． Ｔ ９ １５ 文献 标 识码 ： Ａ
Ａ ｗ Ｎｅ Ｄｕａ ｏ ｉ ｄ Ｅｑ ａ ｉ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｌＭ ｄｅ Ｂｌｎ ｕ ｌ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｚ
摘要 ： 研究通信系统 ， 针对消除多径传播引起的码 间干扰问题， 广泛采用盲均衡算法 ， 但有稳态误差大、 收敛速度慢及 盲相 等 缺点。为了克服 Ｃ ＭＡ的缺点 ， 在修 正常模算法（ ＭＡ） ＭＣ 的基础上 ， 根据正交调幅 （ Ａ 信号星座 图分 布的特 点， Ｑ Ｍ） 提出了一 种新的双模盲均衡算法 ， 根据信号在星座图上分布区域的不 同， ＭＣ Ａ和判决引导 （ Ｄ） 法之间切换 ， 在 Ｍ Ｄ 算 以充分利用 ＭＣ — ＭＡ与 Ｄ Ｄ算法进行仿真。仿真结果表明算法能有效的恢复信号的相位 ， 提高收敛速度 ， 极大的降低稳 态均方误差 ， 为通信
ｍ ｄ ｉ ｏ ｓ ｎ ｏｕ ｓ ｌ ｒｈ （ Ｍ ｏｉｅ ｃｎｔ ｔ ｄｌ ｇ ｉ ｍ ＭＣ Ａ）ａｄｄｃ ｉ ｉ ｃ ｄ（ Ｄ）ａ ｏｉｍ ａｃｒｉｇｈ ｇ ｎ ｈｒ ｔｅ ｆｄ ａ ｍ ｕ ａ ｏｔ ｎ ｅｉｏ ｄｒ ｔ Ｄ ｓｎ ｅｅ ｌ ｒｈ ｃｏｄ ｅ ｅｉ ｓ ｅｅ ｈ ｇ ｔ ｎｔ ｒ ｏ ｗ
基于恒模准则的盲均衡算法仿真
ｉ ｔ ． ｃｏｄ ｇｔ ｔ ｆ ｉ ｃ ｆ ｌ ｖｒ ｎ ｅ ｄｐ ａｅ ｏ ｔ ｏ Ｃ Ａ ｉ ｌ ｉ ｖｒ ｂ ｅ— ｚ Ａ， ｏｉ ｄ Ｃ （ Ｃ Ａ ｆｓｙ Ａ ｃｒｉ ｅ ｅｃ ｎｙｏ ｓ ｗ ｃｎ ｅ ｅｃ ｎ ｈｓ ｔ ｅ ｆ Ｍ ， ｃ ｄ ｇ ａ ａｌ ｓ ｐｓ ｅ Ｍ Ｍ ｄ ｅ ＭＡ Ｍ Ｍ ） ｒｌ ｎ ｏ ｄｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｇ ａ ｒａ ｄ ｎ ｕ ｎ ａ ｉ ｅｔ ｉ Ｃ ｉ ｆ
复发送 序 列 ， 便 是 盲 均 衡 技术 Ｌ２。 在各 种 盲 均 这 １』 ． 衡算 法 中 ， ｏａ Ｇ ｄｒ ｄ和 Ｔｅ ｈ ｒ 人 提 出的 恒模 算 法 ｒｉ ｌ 等 ｃｅ
时 ， 利 用 接 收 序 列 本 身 的 先 验 信 息 就 能 够 正 确 恢 仅
１ 恒 模 算 法
Ｂ ｓ ａ ｇ 质盲均衡 器 是在 传 统 自适应 均衡 技 ｕｓ ｎ 性 ｇ 术的基 础上发展 起 来 的 ， 它是 盲 均衡 技术 的一个 分 支 ， 显著特 点是不 增加计算 的复杂 度 ， 其 物理 概念清 楚， 易于实现 。不 同 Ｂ ｓ ａ ｇ 质 盲 均衡 器 具 有不 ｕｓ ｎ 性 ｇ 同的无记忆 非线性 函数 ， 其原 理如 图 １ 所示 。
ａｇ ｒｔｍｓａ ｅｅ ｐ ａｎ ｄ． ｎ ｔｌａｉｎ ｆｇ ｒ ｓａ ｄ ＭＳ ｃ ｒｅ ｒ ｂ ｉｅ ｆｅ ｑ ａｉａｉｎ， ｉｈ ｉｄｃ ｔｓｇ ｄ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｕ ｌｚｒ ｌｏ ｈ ｒ ｘ ｌｉ ｅ Ｃｏ ｓｅｌｔｏ ｕｅ ｉ ｉ ｎ Ｅ ｕ ｖ ｓａｅ ｏ ｔ ｎ ｄ ａｔｒｅ ｕ ｌｚｔｏ ｗｈｃ ｎ ｉａｅ ｏ ｆ ｃｓｏ ｑ ａｉｅ ． ａ Ｋｅ ｒ ｓ ＣＭＡ ； ｌｎ ｑ ａｉａｉｎ； ａ ａ ｌ ｔｐ ｓｚ ｙ ｗｏ ｄ ｂｉｄ ｅ ｕ ｚ ｔ ｌ ｏ ｖ ｒ ｂ ｅｓｅ — ｉｅ ＣＭＡ； ｉ ＭＣＭＡ ； ＭＡ Ｍ
(2021年整理)无线通信信道均衡技术的研究讲解
无线通信信道均衡技术的研究讲解(推荐完整)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（无线通信信道均衡技术的研究讲解(推荐完整)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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无线通信信道均衡技术的研究讲解（推荐完整）编辑整理：张嬗雒老师尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布到文库，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是我们任然希望无线通信信道均衡技术的研究讲解（推荐完整）这篇文档能够给您的工作和学习带来便利。
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论文题目：无线通信信道均衡技术的研究摘要在移动通信领域中，码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一。
为了提高通信质量，减少码间干扰,在接收端通常采用均衡技术抵消信道的影响.由于信道响应是随着时间变化的，通常采用自适应均衡器。
自适应均衡器能够自动的调节系数从而跟踪信道,成为通信系统中一项关键的技术。
本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上,阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件，介绍了时域均衡的原理。
深入研究了均衡器的结构和自适应算法，在均衡器的结构中主要介绍了2种自适应均衡器结构即线性横向均衡器和判决反馈均衡器,并对这几种结构进行了比较.对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法，包括LMS算法、盲均衡常用的恒模算法(CMA），并讨论了它们各自的优缺点。
【国家自然科学基金】_恒模算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729
2012年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 频率估计 时间延迟 恒模零自相关序列 同步 互相关
推荐指数 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
科研热词 推荐指数 恒模算法 5 多用户检测 3 盲均衡 2 预处理 1 递归最小二乘恒模算法 1 认知无线电 1 统计学习 1 线性受限 1 空频盲多用户检测 1 码间串扰 1 相位旋转 1 相位失真 1 盲自适应接收 1 盲信道估计 1 次分量分析 1 最小二乘恒模算法 1 无线通信 1 支持向量拟合 1 差分相位调制 1 子空间投影线性约束恒模算法 1 失调量 1 天线阵 1 多载波码分多址 1 多载波 1 多普勒频移 1 双模恒模 1 半盲最小二乘恒模算法 1 动态判决区域 1 判决反馈均衡器 1 共轭梯度 1 信干噪比 1 信号检测 1 stbc=mc-cdma 1 rayleigh熵 1 mca-cma算法 1 lclscma 1 dfp算法 1 cdma 1 atsc 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
科研热词 恒模算法 盲均衡 正交频分复用 恒模算法(cma) 多用户检测 准正交时分复用 集平均 递归最小二乘 自适应盲均衡 线性约束 码分多址 盲波束形成 波形优化设计 极小极大法 最小二乘恒模算法 收敛速度 拟牛顿算法 抖动符号误差 恒模算法1 平流层平台 多输入多输出 多载波码分多址 多用户 变步长 发射方向图匹配 动量 判决反馈均衡器 判决反馈 分数低阶统计量 凸规划 qam mse mimo雷达 mcadama cadama bussgang性质 alpha稳定分布
【系统仿真学报】_盲均衡_期刊发文热词逐年推荐_20140722
科研热词 盲均衡 载波相位恢复 水声信道 隶属函数 误差函数 级联盲均衡器 空间分集 模糊神经网络 极性锁相环 极性算法 最大比合并 收敛速度 归一化常数模算法 常数模算法 常数模 小波变换 多模 多径水声信道 双模式 动量 动态递归 判决反馈 分数间隔
2010年 序号 1蚁群算法 正交小波变换 正交小波包变换 恒模特性 奇对称误差函数 判决反馈 代价函数
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词 盲均衡 水声信道 遗传算法 稳态均方误差 正交小波变换 正交小波包变换 模拟退火 收敛速度 变步长 加权多模 判决引导 判决导引
推荐指数 6 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
2009年 科研热词 盲均衡 神经网络 水声信道 收敛速度 恒模算法 常数模算法 超指数迭代 超指数 自适应盲均衡 粒子滤波 算法 泛化性能 水声通信 残留isi 正交频分复用 正交小波变换 无迹粒子滤波 支持向量回归机 拟牛顿算法 平流层平台 平方根无迹粒子滤波 小波包变换 实时性 复信道 动态目标函数 加权最小二乘 判决引导算法 判决导引 判决反馈均衡器 分数低阶统计量 准正交时分复用 修正步长 rls-bp ofdm mcma 推荐指数 7 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
一种优化扩频通信系统帧同步性能的算法
一种优化扩频通信系统帧同步性能的算法作者：陈纪平蔡刚黄志洪来源：《科技创新导报》2021年第13期DOI：10.16660/ki.1674-098x.2104-5640-4826摘要：本文針对扩频通信系统在低信噪比条件下帧同步成功率低的问题，提出了一种基于相关运算极值的软相关判决算法。
利用帧头的固定随机序列的特性，与接收信息进行相关累加，选取累加结果最大的位置为帧头，该方法可以提升低信噪比条件下的同步成功率。
利用Matlab软件搭建了面向直接序列扩展频谱系统的仿真验证平台，在发射端模拟了信号的扩频与调制功能，在接收端实现了捕获、跟踪以及帧同步过程，模拟了不同信噪比对同步成功率的影响。
仿真结果表明，对比判决成功率为85%的两种不同判决方式，传统硬判决所需的信噪比为-33dB以上，软判决方式所需信噪比为-39dB以上，性能优化了6dB，当利用连续的软相关算法进行判决时，所需信噪比为-41dB以上，性能优化再次提升2dB。
同时在低信噪比-35dB到-40dB时，判决成功率能够提升70%。
关键词：无线通信直接扩频帧同步 Matlab仿真中图分类号：TN914.41 文献标识码：A文章编号：1674-098X（2021）05（a）-0165-08An Algorithm for Optimizing Frame Synchronization Performance of Spread Spectrum Communication SystemCHEN Jiping CAI Gang HUANG Zhihong（1.Aerospace Information Research Institute， Chinese Academy of Sciences， Beijing，100086 China）Abstract： Aiming at the problem of low frame synchronization success rate in spread spectrum communication system under the condition of low signal-to-noise ratio， this paper proposes a soft correlation decision algorithm based on the extreme value of correlation operation. Utilizing thecharacteristics of the fixed random sequence of the frame header， the relevant accumulation is carried out with the received information， and the position with the largest accumulation result is selected as the frame header. This method can improve the synchronization success rate under the condition of low signal-to-noise ratio. A simulation verification platform for direct sequence spread spectrum system was built using Matlab software. The signal's spread spectrum and modulation functions are simulated at the transmitting end， and the acquisition， tracking and frame synchronization processes are realized at the receiving end， and the synchronization success rate under different signal-to-noise ratios is simulated. The simulation results show that comparing two different decision methods with a decision success rate of 85%， the traditional hard decision requires a signal-to-noise ratio of -33dB or more， and the soft decision method requires a signal-to-noise ratio of -39dB or more. The performance is optimized by 6dB. When making decisions using continuous soft correlation algorithms， the required signal-to-noise ratio is above -41dB， and the performance optimization is increased by 2dB again. At the same time， when the signal-to-noise ratio is -35dB to -40dB， the decision success rate can be increased by 70%.Key Words： Wireless communication; Direct spread spectrum; Frame synchronization; Matlab simulation目前，随着科技的不断发展，无线通信技术在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
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加入判决引导的恒模均衡算法优化梅凡;邓元策;王竹刚【摘要】Multipath propagation and bandwidth limitation bring the Inter-Symbol Interface(ISI) during signal transmission through of wireless channel. Constant Modulus Algorithm(CMA) is the mostly used blind equalization method. This paper proposed an optimized CMA method which introduces Decision-directed error and variable step size, in order to provide faster convergence and smaller steady state error compared with traditional CMA. Simulation experiments prove the performance of the proposed algorithm, performance show that it is easier to be fulfilled with hardware.%多径传输和带宽的限制使得无线信道的传输存在码间串扰（ISI）。
恒模均衡算法（CMA）是最常用的自适应盲均衡技术。
针对CMA收敛较慢和收敛之后稳态误差较大的问题，利用最小均方误差（MSE）引入判决引导误差，同时也引入了变步长。
仿真实验表明该算法对比CMA而言能够提高收敛速度，稳态误差更小，同时易于硬件实现。
【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)023【总页数】4页(P143-145,156)【关键词】恒模均衡;判决引导;变步长;最小均方误差【作者】梅凡;邓元策;王竹刚【作者单位】中国科学院国家空间中心北京100190; 中国科学院大学北京100190;中国科学院大学北京100190;中国科学院国家空间中心北京100190【正文语种】中文【中图分类】TN911.5无线通信中，信道环境的复杂多变使得信号通过多条路径到达接收端，因此带来了多径干扰。
理想波形传输无失真的条件被破坏，码间串扰（ISI，Inter Symbol Interference）因此产生。
自适应信道均衡是改善码间串扰、提高通信质量的常用方法。
盲均衡技术是自一种新兴的自适应均衡技术，其特点是不需要参考输入的训练序列，而只需要利用接收序列本身的先验信息来实现信道均衡。
在通信系统中不必发送训练序列对信道利用效率是一种有效提高。
相较其他均衡技术，盲均衡可以达到更好均衡性能。
盲均衡技术优越的性能使它成为通信领域中热点研究的课题之一，并在数字通信、雷达、地震和图像处理等系统中得到广泛应用。
在盲均衡的几种算法中，又以对于恒模算法（CMA，Constant Modulus Algorithm）的研究最为广泛。
CMA算法存在一些问题，也是近年来均衡技术的焦点。
CMA（Constant Modulus algorithm）的最大优点是无需使用训练序列，依据某种准则产生与希望恢复的输入信号逼近的滤波结果。
其结构如图1所示。
均衡器的结构采用的是如下的横向抽头式滤波器，滤波器输出为：式中，Y（n）为滤波器输入，W（n）为滤波器抽头系数。
抽头迭代公式为:其中用来近似替代x（n）的无记忆非线性函数。
CMA算法的权值迭代公式为：CMA的缺点有两个：收敛慢和稳态误差大。
不少学者利用CMA的改进算法对多模均衡进行了研究。
文献[5]提出了用于均衡捕获阶段的联合CMA+DDLMS均衡算法，但是该算法只用在捕获阶段，收敛后稳态误差没有改进，文献[8]提出了适用于QAM的多模式均衡，但是多模权向量部分的半径无法在均衡之前给出，文献[9]利用径向分散度的概念来调整两种代价函数的权重，但是径向分散度的门限值根据星座的不同而不同，需要提前计算得出，HE L等人在文献[10]中针对QAM 信号利用随机梯度算法更新CMA代价函数和匹配误差函数，但是算法硬件不易实现，实用性不高。
针对收敛慢的问题，可以考虑采用变步长的方法，在误差较大的初始阶段采用较大的步长来增大收敛速度。
针对稳态误差较大的问题，考虑采取在收敛之后采取判决引导的反馈滤波器来进行均衡。
Bussgang算法中有一种决策指向（DD）算法，决策指向算法与CMA的差别在于其无记忆非线性函数的不同，对于二进制等概率决策指向算法而言，有：对比CMA算法可知，决策指向算法的无记忆非线性函数g[·]=sgn（·）。
决策指向算法适用于均衡过程中眼图张开的情况。
对于16APSK多进制判决算法则根据具体解调算法而定。
对于CMA算法而言，误差e（n）=x~（n）[Rc-|x~（n）|2]，16APSK的调制信号位于两个半径分别为R1和R2的圆上，CMA将输入信号在统计上均衡到半径为Rc的圆上，该方式显然对于双模16APSK信号均衡不够精确。
对算法复杂度和均衡精度折衷考虑，本文引入了判决指向算法来降低均衡误差。
加入判决引导之后，对于误差e（n）进行如下修正：其中，f1+f2=1，eCMA（n）为CMA本身误差，eDD（n）为判决引导误差。
式（7）表明，加入判决引导之后的CMA算法实际上是CMA均衡和DD均衡算法的一种软切换形式，在均衡刚开始的时候，误差较大，利用CMA先使得均衡系数趋于收敛，在收敛过程中，逐渐减小CMA的权重，增大DD的权重，等到完全收敛时，CMA所占有的权重已经降低，算法已经转到跟踪精度较高的DD算法与CMA的联合均衡。
这样设计的另一优势是当信道是时变信道且多径的主副信道随时间发生变化时，误差变大，此时CMA所占的权重会增大，算法再次开始捕获，因此也能够适应多径信道条件的时变。
本算法的关键是系数f1和f2的计算问题。
系数的计算应该采取简单有效、利于计算的方法。
文中采用的方法是：其中，是剩余误差平方的期望值，实际计算时，期望用均值来替代，即取当前最小均方误差MSE与到当前时刻为止最小均方误差MSE 的最大值的比值作为CMA误差的系数。
该比值反映算法的收敛程度，因此可以用来当作CMA误差的系数。
步长大小是决定CMA算法收敛的关键，步长较大时，抽头系数调整幅度大，算法收敛速度快，当均衡器抽头系数接近最佳系数时，步长较大使得抽头系数在最佳系数值附近来回振荡而无法进一步收敛，带来了较大的剩余误差。
相反抽头系数较小时，算法需要较长时间才能达到收敛，接近最佳系数时，抽头系数振荡幅度较小，稳态误差也较小。
在变步长的算法设计中，本文依然利用前面计算出的CMA的误差系数f1，它代表的是算法的收敛程度，因此也可以用来调节步长，为了使得步长能在一定范围内连续变化，本文从降低复杂度的角度考虑，采取线性变步长函数，因此步长调整函数为：该线性函数使得步长在umax和umin之间变化。
k和b可以由umax和umin 计算得出。
当f1一直增大时，说明算法尚未收敛，此时应该增大步长，当f1较小时，算法已经收敛，此时应该减小步长，使得抽头系数在最佳系数周围小幅度振荡[16-18]。
在硬件实现上，MSE计算更新模块只需要采取一个移位寄存器和比较模块，比较当前误差输入与历史误差最大值，更新误差最大值即可，简单可行。
综上，系统框图如图2所示：图2可以看出，对比CMA而言，文中的算法主要改进在两部分：1）引入判决反馈误差，用来降低CMA稳态误差；2）引入变步长，用来加快CMA的收敛速度。
这两部分都是由代表收敛程度的MSE所计算得出的权重系数来进行控制。
利用simulink搭建模型对算法进行仿真，多径信道冲击响应为 [0.01 0.08-0.126-0.25 0.704 7 0.25-0.02 0.016-0.05]，发送信号为16APSK调制信号，Eb/N0=22 dB，信号平均功率为1，星座半径和分别为0.326 9和0.893 1。
仿真结果如下：图3和图4是均衡之后的星座图，由图3、图4可见，与CMA算法星座图相比，本文算法处于中间的零散点更少，说明收敛速度更快。
而由图5也可以看出，本文算法相比CMA算法稳态误差更小。
从图5中MSE对比可以看出，本文算法比CMA算法稳态误差更小，能够降低稳态误差30%左右。
CMA是盲均衡最常用的算法，针对CMA算法收敛速度慢和稳态误差大的缺点，本文提出了加入判决引导误差的CMA优化算法，由MSE计算出代表收敛程度的系数，利用系数调节均衡权重，降低了跟踪阶段的稳态误差，同时利用变步长加快了捕获阶段的收敛速度。
理论分析和实验表明，该算法能够有效改善CMA均衡算法的性能，而且有利于硬件实现。
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