為了提高稀疏多徑信道盲均衡器的收斂速度,提出了一種適用于多進制相移鍵控（MPSK,M-order phase-shift keying）信號的l0-范數(shù)約束的比例系數(shù)歸一化最小均方常模盲均衡算法。該算法首先利用信號的常模特性和均衡器抽頭系數(shù)的稀疏性,構(gòu)造出基于l0-范數(shù)約束的稀疏常模盲均衡代價函數(shù),然后依據(jù)梯度下降法推導出均衡器抽頭系數(shù)更新公式,并對迭代步長進行歸一化和比例系數(shù)化。算法為每個抽頭系數(shù)分配與其當前時刻的幅度成正比的步長參數(shù),并自適應地對幅度極小系數(shù)做向零收縮微調(diào)。理論分析和仿真實驗表明,與現(xiàn)有稀疏多徑信道盲均衡算法相比,該算法在保持較低剩余符號間干擾的同時,能有效提高均衡器的收斂速度。 

【文章來源】：通信學報. 2017年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

效基帶盲均衡策統(tǒng)樟刑

·156·通信學報第38卷圖4不同MPSK信號調(diào)制階數(shù)下本文算法的ISI曲線5結(jié)束語針對稀疏多徑信道下MPSK信號的快速盲均衡問題，提出了一種l0-范數(shù)約束的比例系數(shù)歸一化最小均方常模盲均衡算法。該算法利用稀疏多徑信道均衡器抽頭系數(shù)的稀疏特點，在抽頭系數(shù)的更新過程中，為幅度顯著系數(shù)分配較大步長，為幅度極小系數(shù)分配較小步長，并根據(jù)抽頭系數(shù)的幅度自適應地調(diào)整迭代步長，同時對幅度極小系數(shù)做向零收縮微調(diào)，這樣不僅加快了幅度顯著系數(shù)的收斂速度，而且保證了幅度極小系數(shù)的穩(wěn)定收斂。仿真結(jié)果驗證了本文算法在保持較低剩余ISI的同時，能大幅度提高均衡器的收斂速度。需要指出的是，本文算法并未給出正則化參數(shù)γ的最優(yōu)選取準則，接下來進一步的工作可以嘗試結(jié)合優(yōu)化算法確定γ的最優(yōu)取值。參考文獻：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-圖24種算法的均衡器抽頭系數(shù)變化曲線圖34種算法的ISI曲線2017017-8

·156·通信學報第38卷圖4不同MPSK信號調(diào)制階數(shù)下本文算法的ISI曲線5結(jié)束語針對稀疏多徑信道下MPSK信號的快速盲均衡問題，提出了一種l0-范數(shù)約束的比例系數(shù)歸一化最小均方常模盲均衡算法。該算法利用稀疏多徑信道均衡器抽頭系數(shù)的稀疏特點，在抽頭系數(shù)的更新過程中，為幅度顯著系數(shù)分配較大步長，為幅度極小系數(shù)分配較小步長，并根據(jù)抽頭系數(shù)的幅度自適應地調(diào)整迭代步長，同時對幅度極小系數(shù)做向零收縮微調(diào)，這樣不僅加快了幅度顯著系數(shù)的收斂速度，而且保證了幅度極小系數(shù)的穩(wěn)定收斂。仿真結(jié)果驗證了本文算法在保持較低剩余ISI的同時，能大幅度提高均衡器的收斂速度。需要指出的是，本文算法并未給出正則化參數(shù)γ的最優(yōu)選取準則，接下來進一步的工作可以嘗試結(jié)合優(yōu)化算法確定γ的最優(yōu)取值。參考文獻：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-圖24種算法的均衡器抽頭系數(shù)變化曲線圖34種算法的ISI曲線2017017-8

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于正交小波變換的稀疏權(quán)盲均衡算法[J]. 郭業(yè)才,郭福東,丁雪潔.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2010(05)
[2]稀疏水聲信道判決反饋盲均衡算法研究[J]. 張艷萍,趙俊渭,李金明.  電子與信息學報. 2006(06)
[3]一種用于水聲信道的稀疏權(quán)超指數(shù)迭代盲均衡算法研究[J]. 孫麗君,孫超.  電子與信息學報. 2005(08)
[4]LMS和歸一化LMS算法收斂門限與步長的確定[J]. 曾召華,劉貴忠,趙建平.  電子與信息學報. 2003(11)

碩士論文
[1]稀疏信道估計關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 傅劍斌.解放軍信息工程大學 2013



本文編號：2923853