MIMO非线性最小相位系统的光滑调节

MIMO技术在无线通信系统中的性能优化研究无线通信系统是现代社会通信的重要组成部分，利用多输入多输出（MIMO）技术可以有效地提高无线通信系统的性能。

MIMO技术通过利用多个天线进行数据传输和接收，具有增加系统容量、提高系统抗干扰能力和提高信号覆盖范围等优势。

本文将深入探讨MIMO技术在无线通信系统中的性能优化研究。

MIMO技术的基本原理是利用多个独立的通道进行数据传输和接收。

通过空间上不同的天线配置，可以减小多径衰减和信号衰落的影响，提高无线信号的传输质量和覆盖范围。

MIMO系统中，发射端和接收端都配备了多个天线，利用信号的空间多样性，可以在同一时间和频率资源上传输多个数据流。

在MIMO系统中，天线之间的距离可以近乎接近，减小信号传输时的相位差，从而降低码间干扰。

为了进一步优化MIMO技术在无线通信系统中的性能，可以采取以下方法：1. 天线选择：在MIMO系统中，天线的选择对系统的性能起着重要的作用。

天线之间的选择要具备一定的空间分离度，以便最大程度上减少信号间的相关性。

此外，还需要根据实际情况选择合适的架构和天线数量，来平衡系统容量和系统复杂性之间的关系。

2. 信道估计：MIMO系统中，准确的信道估计对系统的性能提升至关重要。

由于多个天线之间存在着复杂的信号传播和多径衰落现象，因此需要准确地估计信道特性，以便正确地进行数据解调和信号检测。

常用的信道估计算法包括最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）算法等，可以根据实际应用场景选择合适的算法。

3. 调制与编码：在MIMO系统中，为了提高系统的可靠性和数据传输速率，可以采用合适的调制与编码技术。

调制技术可以实现将数字信息转换为模拟信号，而编码技术可以提高信号的纠错能力和抗干扰能力。

常用的调制技术包括QAM（正交振幅调制）和PSK（相位移键控）等，而编码技术包括LDPC（低密度奇偶校验码）和Turbo码等。

4. 检测和接收算法：在MIMO系统中，复杂的信号传播和多径衰落现象需要对接收到的信号进行准确的检测和接收。

MIMO均衡算法（CMALMSRLS）原理介绍MIMO（Multiple Input Multiple Output）均衡算法是用来解决多输入多输出通信系统中的信号干扰问题的一种方法。

MIMO系统是一种通过在发送和接收端使用多个天线来提高通信性能的技术，它可以同时传输多个信号流，从而提高了系统的传输容量和可靠性。

MIMO均衡算法主要有三种：CMA（Constant Modulus Algorithm）、LMS（Least Mean Square Algorithm）和RLS（Recursive Least Square Algorithm）。

下面将对这三种算法的原理进行详细介绍。

1.CMA算法原理：CMA算法是一种基于判决反馈的盲均衡算法，主要用于消除通信系统中的多径干扰。

其原理基于一种常数模型，即假设接收信号的样本具有常数模量。

CMA算法通过最小化误差信号的功率来估计多径信道，从而实现均衡。

算法的核心思想是根据判决反馈，通过调整均衡器的参数来最小化误差信号的功率。

2.LMS算法原理：LMS算法是一种基于梯度下降法的自适应均衡算法，其主要特点是简单易理解、计算速度快。

LMS算法通过最小化接收信号与期望信号之间的误差来更新均衡器的权重。

算法的核心思想是根据误差信号和输入信号之间的相关性来更新均衡器的参数，从而逐步优化均衡器的性能。

3.RLS算法原理：RLS算法是一种基于递推最小二乘法的自适应均衡算法，其主要特点是收敛速度快、抗干扰性能好。

RLS算法通过最小化误差的均方值来更新均衡器的权重。

算法的核心思想是根据输入信号和误差信号之间的相关性来更新均衡器的参数，从而实现均衡。

相比于LMS算法，RLS算法的计算复杂度较高，但是收敛速度更快，适用于信道条件变化频繁的情况。

总而言之，MIMO均衡算法通过调整均衡器的权重来消除多输入多输出通信系统中的信号干扰，从而提高通信系统的性能。

CMA算法是一种基于判决反馈的盲均衡算法，LMS算法是一种基于梯度下降法的自适应均衡算法，RLS算法是一种基于递推最小二乘法的自适应均衡算法。

光纤通信系统中的非线性光学效应的分析与降噪方法光纤通信系统已成为现代通信领域中最重要的传输介质之一，其具有宽带、高速、低损耗等优点，在各种通信应用中得到了广泛应用。

然而，随着通信容量的不断增加，光纤通信系统中的非线性光学效应逐渐显现出来，给通信质量和性能带来了严重挑战。

因此，对光纤通信系统中的非线性光学效应进行分析，并提出有效的降噪方法，成为了当前研究的热点之一。

1. 非线性光学效应的分析在光纤通信系统中，非线性光学效应主要包括自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）、光泵浦效应（FWM）等。

这些效应主要是由于光在传输过程中与纤芯材料的非线性特性相互作用所产生的。

首先，自相位调制（SPM）是由于光在传输过程中的光强非线性效应引起的。

当信号光功率较高时，光波在光纤中传输过程中将受到自身的相位调制作用，导致相位失真和频率扩展现象，进而产生串扰和失真。

其次，交叉相位调制（XPM）是由于光在光纤中与其他光波相互作用而引起的。

在多波长传输系统中，由于不同波长的光波共同传输在同一根光纤中，它们之间会发生相互作用。

这种相互作用将导致其他通道的光波受到干扰，使信号的质量受到损害。

光泵浦效应（FWM）是由于非线性介质中的光强非线性导致的。

在光纤通信系统中，不同波长的光波会在光纤中同时存在，它们之间可能会发生非线性耦合作用，从而导致信号的干扰和失真。

2. 非线性光学效应的降噪方法为了有效降低光纤通信系统中的非线性光学效应所带来的干扰，研究者们提出了多种降噪方法。

第一，增加系统的带宽。

通过增加系统的带宽，可以提高光纤通信系统的信息传输能力，使光信号在传输过程中的功率密度降低，从而减小非线性光学效应的影响。

这一方法通常采用增加激光的发射带宽或者调制信号的带宽。

第二，采用调制格式和编码技术。

通过采用合适的调制格式和编码技术，可以有效地降低非线性光学效应的影响。

例如，使用相对低复杂度的相干调制格式，如QPSK和16QAM，能够减少非线性效应带来的失真。

MIMO系统的原理及容量分析MIMO (Multiple Input Multiple Output)系统是一种利用多个天线实现的无线通信系统。

相对于传统的单输入单输出（SISO）系统，MIMO系统可以显著提高信号传输的质量和容量。

本文将介绍MIMO系统的原理以及容量分析。

MIMO系统的原理是利用多个天线在发射端和接收端之间实现多路径信号的传输和接收。

与SISO系统相比，MIMO系统可以同时发送和接受多个独立的数据流。

通过多个天线同时工作，MIMO系统可以在相同的频谱带宽和发射功率下实现更高的数据传输速率和更好的抗干扰能力。

在MIMO系统中，发射端将输入的数据流通过独立的天线发送，接收端则通过多个天线接收到来自不同路径的信号。

每个接收天线可以接收到与发射天线相对应的信号，这些信号在传输过程中经历了不同的路径和衰减。

接收端通过对接收到的信号进行处理和合并，可以恢复出原始的信号流，从而提高系统的容量和性能。

MIMO系统的容量分析是评估系统的性能和限制的关键方法。

MIMO系统的容量主要由两个因素决定：空间多样性和信道状态信息。

空间多样性是指通过使用多个天线来利用信号在空间中的不同路径，从而提高系统的信号传输质量。

信道状态信息是指发送和接收端对信道状况的了解，包括信道增益、相位等信息。

MIMO系统的容量可以通过计算信道容量来评估。

信道容量表示在给定的信号传输条件下，所能达到的最大数据传输速率。

对于MIMO系统，信道容量可以通过计算信道的奇异值分解（SVD）来获得。

通过SVD分解，可以将原始信道分解为多个独立的子信道，每个子信道都具有不同的信道增益。

系统的总容量等于各个独立子信道容量的总和。

对于一个MIMO系统，其容量与天线的数量、信道状况和调制方式等因素密切相关。

通常情况下，增加天线的数量可以提高系统的容量。

在理想的条件下，如果天线数量等于信道的最小维度（最小值为发射端和接收端天线数量的较小值），则可以实现系统的最大容量。

MIMO系统的信号检测算法分析郭鸣霄;徐鹏飞;王瑞山【摘要】MIMO已成为当今4G中的主流技术,其接收端的信号检测性能决定着其能否在提升信道容量的同时减少误码率.因此,文中研究了MIMO系统中4种主要的信号检测算法,包括ZF、MMSE、ZF-SIC和MMSE-SIC算法.通过在不同的收发天线数和不同接收天线数下各自的误码率,对4种检测算法进行了分析.结果表明,MMMSE-SIC检测性能最佳,ZF-SIC、MMSE次之,ZF最差.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)003【总页数】4页(P65-67,74)【关键词】MIMO;破零检测;最小均方误差检测;排序消除检测【作者】郭鸣霄;徐鹏飞;王瑞山【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TN958AbstractMIMO has become the mainstream 4G technology today.The detection per formance of its receiving end determines whether it can enhance the channel capacity while reducing the error rate.This paper discusses the four mai n signal detection algorithms of ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC for the MIMO system.The error rates with different numbers of antenn as and different numbers of antennas receiving antennas by the four detec tion algorithms are analyzed.The results show MMMSE-SIC has the best detection performance,followed by ZF-SIC and MMSE,with ZF being the poorest.Keywords MIMO;ZF;MMSE;SICMIMO技术由于能同时提供分集增益和空间复用增益,能在不额外占用频谱资源的情况下显著提升系统的信道容量,目前已成为了4G的核心技术[1-2]。

通信网络技术无线通信工程中的MIMO系统应用与性能分析马远航（日海恒联通信技术有限公司，河南郑州文章深入分析多输入多输出（Multiple InputMultiple Output，MIMO）系统在无线通信工程中的应用及其性能，重点探讨其关键技术和应用场景。

MIMO系统通过空间复用和阵列增益提升通信系统的容量和可靠性，尤其在空间复用方面，通过向量偏转传输技术实现在同一时频资源上传输多个独立数据流，从而大幅提高频谱效率。

此MIMO系统可靠性和抗衰落能力上的重要作用，分析了基于最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）算法的信道估计与均衡技术在保证系统性能上的关键应用。

仿真结果显示，系统在信噪比较高时实现了显著的吞吐量提升，验证了其在无线通信领域的优越性。

多输入多输出（MIMO）系统；空间复用；信道编码；信道估计；无线通信Application and Pperformance Analysis of MIMO System in Wireless CommunicationEngineeringMA Yuanhang(Rihai Henglian Communication Technology Co., Ltd., Zhengzhou维度资源，扩大了通信系统容量，提升了通信系统可靠性，成为现代无线通信技术进步的重要支撑力之一。

系统关键技术分析实验室提出的向量偏转传输技术，系统的空间复用，从而获得多径增益[2]。

个天线看作一个发射向量空间，个天线看作一个接收向量空间，通过个正交基矢量，并根据信的奇异值进行分解，得到发射端和接。

经过预编码矩阵V变换个正交的个不同的数据流且不发生的严格要求。

2.3 信道估计与均衡为跟踪间的快速时变信道，需要进行准确可靠的信道估计。

本设计采用基于训练序列的据传输之前，发送已知的训练序列，接收端获得经信道冲激响应的序列。

接收序列为式中：N为提高估计准确性，训练序列之间采用循环移位设计，接收端收集多个传输块的训练序列进行联合信道估计。

自相位调制阈值自相位调制阈值自相位调制（Self-Phase Modulation，SPM）是一种非线性效应，它在光通信和光传输系统中具有重要作用。

因此，对于自相位调制现象的理解和控制至关重要。

本文将介绍自相位调制的基本原理，探讨阈值的应用及其在实际应用中的优化与挑战。

1. 自相位调制原理自相位调制指的是在高强度光信号下，光纤的非线性导致了光谱的扩散和相位的调制。

具体来说，自相位调制是由于非线性折射率导致的相位调制，包括光路程差的变化和光传播速度的不同所引起的相位差。

其物理机制是当一个窄脉冲经过光纤时，它的功率密度会随着传输的距离增加而减小。

这意味着光子之间的相互作用会变得越来越强烈，导致光子发生相互作用和碰撞，产生了不同光子的能量转移，使得频率和相位的关系发生了改变。

2. 阈值的应用阈值是一种自相位调制控制方法，它是在自相位调制的影响下，通过调节输入光强度来实现光信号的稳定。

SPM阈值正是这样一种控制阈值，阈值确定了光信号输入强度所允许的最大值，因此，通过确定阈值可以控制SPM效应的最终结果。

3. 实际应用的优化与挑战在光通信和光传输系统中，自相位调制阈值的应用很重要。

为了实现稳定的光传输，必须了解和掌握SPM的阈值控制技术。

在实践中，SPM阈值可以通过改变光纤的直径和长度来调制。

此外，为了提高阈值的精度和稳定性，还需要对光纤和光源进行系统优化。

然而，在实际应用中，自相位调制阈值的控制也存在一些挑战。

例如，阈值的精度和稳定性可能会受到环境因素、光源的不确定性和光纤的损伤等因素的影响。

因此，需要寻求更精确和可靠的阈值控制方法。

总之，自相位调制阈值的研究和掌握对于光通信和光传输系统的性能和稳定性至关重要。

此外，在实践中需要结合不同的技术来解决阈值控制所面临的各种挑战。

MIMO通信系统中的检测算法在MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）通信系统中，检测算法是非常重要的，它可以帮助接收端准确地恢复发送端发送的数据。

MIMO系统通过在发送端和接收端同时使用多个天线，可以显著提高系统的容量和可靠性。

然而，由于多天线导致的信号间干扰，MIMO系统的检测变得更加复杂。

本文将介绍一些常见的MIMO检测算法。

2. 最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）检测算法：MMSE算法是一种基于线性检测算法的改进算法。

它通过最小化接收信号与已知发射信号之间的均方误差来进行检测。

MMSE算法可以有效地减小干扰信号，并提高系统的误码率性能。

3. 梯度投影算法（Gradient Projection，GP）：GP算法是一种基于优化的检测算法。

它通过将MIMO通信系统中的检测问题转化为约束优化问题来进行检测。

GP算法通过不断迭代优化接收信号估计来最小化损失函数，并在每次迭代中进行梯度投影来满足约束条件。

该算法可以在复杂的MIMO系统中实现近似最优的检测性能。

4. 近似消息传递算法（Approximate Message Passing，AMP）：AMP算法是一种基于概率图模型的检测算法。

它通过树型图和因子图的推断方法来进行检测。

AMP算法在分布估计和误码率性能方面表现出色，尤其适用于大规模MIMO系统。

5. 近似最小误码率（Approximate Minimum Bit Error Rate，AMBER）算法：AMBER算法是一种适用于多用户MIMO系统的近似检测算法。

它通过近似计算最小误码率而不是最小误码率信噪比来进行检测。

AMBER算法可以有效地减小计算复杂度，并且在高信噪比下性能接近于最优检测算法。

总结起来，MIMO通信系统中的检测算法有线性检测算法、MMSE算法、GP算法、AMP算法和AMBER算法等。

这些算法在不同的场景和要求下具有不同的优势和性能。

滤波器的线性相位和非线性相位设计方法滤波器是一种常用的信号处理器件，它可以通过选择特定频率范围内的信号，对信号进行滤波和处理。

滤波器的设计涉及到很多方面，其中一个重要的考虑因素是相位特性。

本文将介绍滤波器的线性相位和非线性相位设计方法。

一、线性相位设计方法线性相位滤波器是指滤波器的相位响应与频率成线性关系。

线性相位滤波器一般使用FIR (Finite Impulse Response) 滤波器来实现，其特点是具有稳定的相移特性，适用于实时信号处理应用。

线性相位滤波器的设计方法有两种常用的方式：窗函数法和最小相位反演法。

1.1 窗函数法窗函数法是一种常用的设计线性相位滤波器的方法。

该方法的基本思想是将滤波器的频率响应与理想滤波器的频率响应进行近似拟合。

常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、黑曼窗等。

在窗函数法中，首先确定滤波器所需的通带、阻带和过渡带的频率范围，然后选择合适的窗函数进行设计。

通过对窗函数进行傅立叶变换，可以得到滤波器的冲激响应。

最后，通过将冲激响应作为滤波器的系数，即可实现线性相位的滤波器设计。

1.2 最小相位反演法最小相位反演法是另一种常用的设计线性相位滤波器的方法。

该方法的基本原理是通过对滤波器的幅度响应进行傅立叶变换，并计算其对数幅度谱，然后将对数幅度谱反变换得到滤波器的冲激响应。

最小相位反演法的优点是可以设计出更短的线性相位滤波器，适用于信号处理时延较为严格的应用场景。

然而，该方法的计算复杂度较高，需要进行频域的计算和反变换，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

二、非线性相位设计方法非线性相位滤波器是指滤波器的相位响应与频率不成线性关系。

非线性相位滤波器常用于对信号的组成部分进行时间或相位延迟的处理。

非线性相位滤波器的设计方法有FIR型和IIR型两种。

2.1 FIR型非线性相位滤波器FIR型非线性相位滤波器是通过设计多通的滤波器来实现的。

其基本思想是在滤波器的频域响应上引入不同频率的群延迟，从而实现非线性相位特性。

非线性光学中的自相位调制效应非线性光学是现代光学研究中的一个重要领域，它研究的是光在非线性介质中的传播和相互作用过程。

在非线性光学中，一种被广泛应用的现象就是自相位调制效应。

自相位调制是指在非线性介质中，光的相位受到光强的变化而发生调制的现象。

这种效应是一种自发的过程，不需要外界干涉器件或电子器件参与。

相位调制是光信号处理的一种重要手段，通过改变光的相位可以实现一系列重要的功能，如光通信、光存储、光计算等。

在非线性光学中，自相位调制效应的发生可以通过非线性极化完成，而非线性极化则是非线性光学效应的最基本表现之一。

在非线性介质中，外加电场会使电子发生位移，形成电子激发态，从而引起极化。

而在非线性介质中，除了线性极化效应外，还存在非线性极化效应，即电场的高次方会导致非线性响应。

自相位调制的实现需要满足一定的条件。

首先，光束需要具有足够的强度，以激发介质的非线性极化效应。

其次，非线性介质中的非线性系数需要足够大。

最后，光的波长应与介质的非线性极化响应有适当的匹配。

满足这些条件后，光束在非线性介质中传播时，光的相位会随着光强的变化而发生调制。

在实际应用中，自相位调制效应被广泛应用于光通信和光存储领域。

在光通信中，由于自相位调制可以实现光信号的调制和解调，因此可以用于光纤通信系统中的光信号调制和解调。

通过调节光的相位，可以实现光信号的调制速度和调制深度的控制，从而实现数据的传输和接收。

在光存储领域，自相位调制也扮演着重要的角色。

通过改变光的相位，可以实现对光信号的编码和解码，进而实现光存储和检索。

在光存储系统中，光力学效应和自相位调制效应的结合可以实现对光信息的编码、读写和擦除，从而实现高密度、高速度的数据存储。

除了光通信和光存储领域，自相位调制还可以应用于光计算和光信息处理领域。

通过控制光的相位，可以实现光信号的逻辑运算和处理，从而实现光计算和光信息处理的功能。

这种基于自相位调制的光计算和光信息处理具有高速度、大容量和低能耗的优点，对于高性能计算和信息处理具有重要的意义。

前言：在这个万物互联的时代，手机作为我们和外界联系的窗口，似乎已经成为了我们身体的一部分。

而手机是无法自己上网的，无时无刻不和手机进行通信的网络已经变得跟水和电一样，畅快上网的时候感觉不到这些幕后英雄的重要，一旦离开就感觉跟活不下去了一样。

出于在中国某动某通某信按流量收费时代的记忆，那时1M流量收费一块，普通人一个月也就几百M，用一点少一点，哪敢无时无刻刷抖音啊。

因此，看到wifi，畅快上网就有了安全感。

无线路由器的样子大家都知道，这样“多腿”的设计就和我们今天所说的MIMO 技术挂上了钩。

那说到这里，大家肯定想知道MIMO到底是什么？1.什么是MIMO所谓的MIMO，就字面上看到的意思，是Multiple Input Multiple Output（多入多出）的缩写，是指无线网络讯号通过多重天线进行同步收发，所以可以增加资料传输率。

也就是在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。

它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。

2.MIMO技术的演进现在简单点，我们把发射端当做基站，把接收端当做手机，那其实在一开始，基站和天线的个数不可能是多对多对不对，他肯定也有自己的发展史，下面就是MIMO的发展历程了。

如图所示，在人类需求越来越大下，我们的天线个数也在逐渐增多。

先从简单的来，从SISO开始。

基站和手机各一根天线，你发我收，清清白白，但是在实际使用的时候却实在是不尽如人意。

我们可以把基站和手机想象成望眼欲穿的情侣，中间的传输路径想象成连通双方的唯一的公路。

这样的系统无疑是非常脆弱的，本来就是羊肠小道，无论是遇到刮风下雨，还是毫无征兆的堵车，都会直接对通信构成威胁。

SIMO的情况就好一些了，因为手机的接收能力得到了增强。

在深度学习领域，mimo的空间卷积和等效相位中心是一个非常重要的概念。

本文将从深度和广度的角度对这一主题进行全面评估，帮助您更好地理解和掌握这一概念。

1. mimo的空间卷积mimo（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种多输入多输出的通信系统，其中包含多个发射天线和接收天线。

空间卷积是指在mimo系统中，利用多个天线之间的物理距离差异，通过对接收信号的处理，实现信号的空间分集和空间多样性增益。

这种处理方法可以有效提高系统的传输速率和可靠性，是当前无线通信系统中的关键技术之一。

在mimo系统中，空间卷积的实现可以通过利用天线之间的空间相关性和干扰特性，对接收到的信号进行解卷积处理，从而达到提高信号质量和系统性能的目的。

通过空间卷积技术，mimo系统可以充分利用空间自由度，实现多路径传输、抗干扰和频谱利用效率的提升。

2. 等效相位中心在mimo系统中，等效相位中心是指在接收端对于多个天线接收到的信号进行相位对齐和合成，从而达到最大化接收信号功率的效果。

等效相位中心的计算和调整是mimo系统中的关键问题之一，对于提高系统的数据传输速率和频谱利用效率具有重要意义。

通过对等效相位中心的优化和调整，mimo系统可以实现在多天线传输时最大程度地减小信号的相位差异和丢失，从而提高信号的合并效果和传输质量。

在实际应用中，等效相位中心的准确定位和调整是保证mimo系统高效运行的重要保障。

总结回顾通过对mimo的空间卷积和等效相位中心的深度和广度的评估，我们可以看到，这一概念在多天线通信系统中具有重要的地位和作用。

空间卷积和等效相位中心的合理设计和优化，可以有效提高mimo系统的传输速率、数据吞吐量和信号质量，对于提升无线通信系统的性能和可靠性具有重要意义。

个人观点和理解在我看来，mimo的空间卷积和等效相位中心是当前无线通信领域中的研究热点和难点问题，对于提高系统性能和适应多样化的通信环境具有重要意义。

盲均衡与盲辨识技术的研究现状已有1389 次阅读2008-10-25 10:29 |个人分类:技术前沿|系统分类:科研笔记|关键词:盲均衡盲辨识研究现状盲均衡与盲辨识技术的研究现状最近十几年，盲信号处理在信号处理、神经网络、通信、雷达等学术界和工业部门受到广泛的重视，并获得长足的发展。

盲信号处理包括盲信号分离、盲均衡与盲多用户检测、盲系统辨识等几大领域。

盲信号分离是信号处理界和神经网络界近十几年共同的研究热点；盲均衡和盲多用户检测吸引了通信界和信号处理界广大研究人员的视线；盲系统辨识则为自动控制界、信号处理界和雷达界等研究人员所重视。

广义地讲，系统辨识不仅指系统模型和参数的辨识，也指系统特征的辨识。

概括地讲，盲信号处理就是利用系统(如无线信道、通信系统、雷达系统和混合过程等) 的输出观测数据，通过某种信号处理的手段，获得我们感兴趣的有关信息(如原来独立发射的信号, 系统的模型或特征等) 。

术语“盲的”有两种解释: ①除观测数据已知外, 其他所有的系统信息都未知，称为“全盲信号处理”；②关于信号与/ 或系统的某些先验知识已知，谓之“半盲信号处理”。

这些先验知识包括信号的某些特性(如非高斯性、循环平稳性和有限发射字符性等)。

盲信道均衡/辨识与盲信道估计技术的研究已经成为当今通信领域的一个热点，并且取得了丰富的成果。

在信道的盲均衡中，用户不用发送训练序列，接收端通常只知道输出信号及输入信号的一些特征。

图1-1揭示了被盲均衡技术所广泛利用的各种信号特征及其相互间的关系。

图1-1 信号特征与盲均衡技术的关系1975 年，首次提出了自恢复的概念，即盲均衡。

从此人们就开始致力于盲均衡的研究。

30 年来，盲均衡技术得到了迅速发展，提出了许多盲均衡算法，它们根据盲均衡/辨识所利用的信号特性，可以分为以下三种：1．基于高阶统计量（Higher-Order Statistics,HOS）的方法九十年代以前，人们主要集中于利用观测数据的高阶统计量来完成单输入/单输出(Single-input Single-out，SISO)信道模型的盲辨识和盲均衡，迄今为止，虽然人们提出了许多不同的方法，但最具代表性的思想是①Bussgang方法。