变步长盲均衡算法的研究

摘要

本文所做的主要工作如下： (1)系统地分析研究和归纳总结了盲均衡的基本理论，诸如均衡准则、算法形式、性能指标等。重点分析了Bussgang类盲均衡算法中的CMA盲均衡算法。 (2)分析了传统CMA盲均衡算法的收敛性能，由于采用固定步长，使得收敛速度和收敛精度之间相互制约，其应用受到很大的限制。为了解决这一矛盾，利用时变步长来代替固定步长的自适应变步长CMA盲均衡算法。 (3)提出了一种基于MSE变换的CMA盲均衡变步长算法，而且在原有的基础上进行了改进，推导出算法形式，分析了参数选取原则，并进行了计算机仿真。结果表明改进算法相对于CMA算法收敛性能有一定的提高。

目录

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第一章绪论

1.1信道均衡的概念和基础

1.2自适应均衡技术的局限

1.3盲均衡技术的优点

1.4盲均衡算法的研究现状

1.4.1基于高阶统计量的盲均衡算法

1.4.2基于循环平稳统计量的盲均衡算法

1.4.3基于神经网络理论的盲均衡算法

1.4.4基于信号检测理论的盲均衡算法

1.5本文主要的研究工作及章节安排

第二章盲均衡理论基础

2.1盲均衡的定义

2.1.1反卷积问题

2.1.2盲均衡定义

2.2码间干扰(ISI)

2.3盲均衡器采用的基本算法

2.3.1最小均方(LMS)算法

2.3.2递归最小二乘(RLS)算法

2.3.3几种算法的性能比较

2.4盲均衡的要求

2.4盲均衡的均衡准则

2.4.1置零准则

2.4.2峰度准则

2.4.3归一化准则

2.5算法性能的评判指标

第三章恒模(CMA)算法的分析

3.1 Bussgang类盲均衡算法

3.1.1 Bussgang类盲均衡算法的基本原理

3.1.2典型的Bussgang类盲均衡算法

3.1.3恒模(CMA)算法

3.2恒模(CMA)算法收敛性能的分析

3.3变步长盲均衡算法设计思想的提出

第四章基于MSE变换的变步长CMA盲均衡算法

4.1 CMA算法中的剩余误差

4.2基于MSE变换的变步长CMA盲均衡算法

4.3改进算法和CMA算法性能的比较

4.4小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢

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