Bussgang类盲均衡算法的扩展研究

摘要

本文对Bussgang类盲均衡算法的扩展进行了研究。文章针对传统的自适应均衡技术需要重复发送训练序列，占用大量带宽，及Bussgang类盲均衡算法在收敛速度、稳态误差以及克服相位旋转等方面性能较差的缺陷，并充分考虑到Bussgang类盲均衡算法稳定性强且易于实现的优点，从误差函数、算法联合、克服相位旋转及空间分集盲均衡等方面入手，对Bussgang类盲均衡算法进行深入的扩展研究，提出了一系列的扩展型Bussgang类盲均衡算法，并通过理论分析和计算机仿真对扩展型算法的性能进行了验证。

目录

文摘

英文文摘

声明

引言

1绪论

1.1背景

1.2盲均衡技术的研究现状

1.3空间分集技术概论

1.4盲均衡算法性能指标

1.5论文主要研究内容

2 Bussagang类盲均衡算法

2.1信道均衡

2.2 Bussgang数学模型

2.2.1实基带信道的Bussgang算法

2.2.2复基带信道的Bussgang算法

2.3三种经典的Bussgang算法

2.3.1判决引导算法

2.3.2 Sato算法

2.3.3 Godard算法

2.4小结

3基于不同误差函数的常数模算法

3.1常数模算法

3.2常数模算法性能分析

3.3基于不同误差函数的常数模算法

3.3.1基于恒参误差函数的常数模算法

3.3.2基于变参误差函数的常数模算法

3.4小结

4联合盲均衡算法

4.1基于联合误差函数的盲均衡算法

4.2双模式盲均衡算法

4.2.1 CMA与DD模式盲均衡算法

4.2.2双模式多模盲均衡算法

4.3结合数字锁相环的联合盲均衡算法

4.4小结

5空间分集盲均衡技术研究

5.1背景

5.2分集信号合并技术

5.3最优空间分集均衡器

5.3.1最优分集合并线性均衡器

5.3.2最优分集合并判决反馈均衡器

5.4基于不同分集合并的空间分集均衡器

5.4.1基于选择合并的空间分集均衡器

5.4.2基于等增益合并的空间分集均衡器

5.4.3改进的等增益空间分集均衡算法

5.5小结

6结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

致谢

作者简介及读研期间主要科研成果