支持向量机初始化的常数模盲均衡算法仿真

摘要

为了提高常数模盲均衡算法的收敛速度并避免算法收敛至局部极小,提出了一种支持向量机初始化的常数模盲均衡算法.新算法采用一小段初始数据,利用支持向量机,将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,对盲均衡器的初始权向量进行设定,而后切换至计算量较小的常数模算法.采用浅海水声信道对新算法进行了计算机仿真,结果表明:支持向量机初始化阶段收敛速度快;切换至常数模算法后性能稳定.该算法适合应用于快衰落水声信道中通信数据的实时恢复.