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数据通信系统中的盲均衡研究

作　者: 王宁才
导　师: 王本平
学　校: 吉林大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 盲均衡算法恒模算法 Bussgang 性质变步长
分类号: TN919.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

盲均衡器由于不需要训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息就能对信道特性进行均衡,消除码间串扰,成为近年来通信领域研究的热点课题。本文在对数字通信系统中广泛应用的Bussgang 性质的盲均衡算法-恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)进行了介绍的基础上,分析了制约其性能进一步提高的因素,提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。理论分析和在Matlab环境下给出的仿真实验均表明改进算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差,并且具有更好的跟踪信道突变能力和突发噪声干扰情况下的抗干扰能力。

全文目录

第一章绪论  7-18
  1.1 研究盲均衡技术的意义  7-8
  1.2 盲均衡技术的研究现状  8-16
    1.2.1 基于Bussgang 性质的盲均衡算法  9-12
    1.2.2 基于高阶谱理论的盲均衡算法  12-13
    1.2.3 基于神经网络理论的盲均衡算法  13-15
    1.2.4 基于信号检测理论的盲均衡算法  15-16
  1.3 全文研究内容及章节安排  16-18
第二章盲均衡技术的理论基础  18-30
  2.1 盲均衡的概念  18-20
  2.2 盲均衡器的结构  20-21
  2.3 盲均衡采用的基本算法  21-25
    2.3.1 最小均方算法(LMS)  22-23
    2.3.2 递归最小二乘算法(RLS)  23-25
  2.4 衡量算法收敛的性能指标  25-30
    2.4.1 收敛速度  26
    2.4.2 运算复杂度  26
    2.4.3 误码率  26-27
    2.4.4 稳态剩余误差  27-28
    2.4.5 跟踪时变信道的能力  28-29
    2.4.6 抗干扰能力  29-30
第三章基于Bussgang 的盲均衡算法研究  30-36
  3.1 Bussgang 性质盲均衡算法的原理  30-32
  3.2 Bussgang 性质的盲均衡算法介绍  32-36
    3.2.1 决策指向算法(DD)介绍  33
    3.2.2 Sato 算法介绍  33-34
    3.2.3 Godard 算法介绍  34-36
第四章恒模算法及其收敛性能分析  36-44
  4.1 恒模(CMA)算法介绍  36-37
  4.2 恒模算法的理论推导  37-39
  4.3 恒模算法收敛性能的分析  39-44
第五章变步长恒模盲均衡算法  44-58
  5.1 变步长盲均衡算法的设计思想  44
  5.2 恒模算法中的剩余误差分析  44-45
  5.3 基于梯度矢量平均值的平方值的变步长恒模盲均衡算法  45-58
    5.3.1 改进算法的表达形式  46-47
    5.3.2 改进算法的理论分析  47-51
    5.3.3 改进算法与CMA 算法性能的比较  51-55
    5.3.4 算法跟踪时变信道和抗噪声干扰能力的比较  55-58
第六章本文总结与展望  58-60
  6.1 总结  58
  6.2 展望  58-60
参考文献  60-67
摘要  67-69
Abstract  69-72
致谢  72

数据通信系统中的盲均衡研究

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