MIMO系统的恒模算法CMA

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用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真

用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真一：仿真内容：1：了解盲均衡算法和CMA算法的原理；2：用CMA算法来仿真4QAM信号；二：算法原理：1：盲均衡算法：一般的均衡器需要训练和跟踪两个时期，在训练时期，需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器，或直接周期地发送训练序列。

由于训练序列并非含用户的数据，而占用了信道资源，自然会降低信道的利用率。

另外，在跟踪时期，不发送训练序列，若是信道特性是快速转变的，均衡器的性能将迅速恶化。

盲均衡能够不借助训练序列(即咱们通常所说的“盲”，而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡。

换言之，其本身完全不用训练序列，就能够够自启动收敛并避免死锁情形，且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号相等。

盲均衡从全然上幸免了训练序列的利用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求。

盲均衡的原理框图如下：在上图中，x(n)为系统的发送序列，h(n)为离散时刻传输信道的冲激响应，其依据所用调制方式的不同，能够是实值，也能够是复值;n(n)为信道中叠加的高斯噪声;y(n)为通过信道传输后的接收序列，同时也是均衡器的输入序列;w(n)为盲均衡器的冲激响应，盲均衡器一样采纳有限长横向滤波器，其长度为L;x为盲均衡器的输出信号，也即通过均衡后的恢复序列。

)(~n且有下式成立：y(n)=h(n)*x(n)+n(n)；x=w(n)*y(n)=w(n)*h(n)*x(n)；(~n)2：Bussgang算法Bussgang类盲均衡算法作为盲均衡算法的一个分支，是在原先需要训练序列的传统自适应均衡算法基础上进展起来的。

初期的盲均衡器以横向滤波器为大体结构，利用信号的物理特点选择适合的代价函数和误差操纵函数来调剂均衡器的权系数。

这种算法是以一种迭代方式进行盲均衡，并在均衡器的输出端对数据进行非线性变换，当算法以平均值达到收敛时，被均衡的序列表现为Bussgang 统计量。

cma算法原理

cma算法原理小伙伴！今天咱们来唠唠CMA算法原理呀。

这CMA算法呢，就像是一个超级聪明又有点小调皮的小助手在数据的海洋里畅游呢。

CMA，全称恒模算法（Constant Modulus Algorithm）。

想象一下，我们有一堆数据，这些数据就像是一群调皮捣蛋的小精灵，它们各自有着不同的数值和特性。

CMA 算法的目标呢，就是要在这堆小精灵里找到某种规律，就像把一群乱跑的小羊赶回正确的羊圈一样。

那它具体怎么干的呢？它呀，是基于信号的恒模特性来工作的。

比如说，有一些信号呢，它们的幅度或者说模值在理想情况下是恒定不变的。

这就好比是一群小士兵，他们都应该保持一样的身高（这里的身高就类比信号的模值啦）。

但是呢，在实际的情况中，就像小士兵们在战场上可能会因为各种情况而变得高矮不一（信号受到干扰等情况导致模值变化）。

CMA算法就开始发挥它的魔力啦。

它会先对输入的信号进行一些处理。

这个处理就像是给每个小士兵量身高，看看谁高了谁矮了。

然后呢，它会根据这个测量的结果，计算出一个调整的量。

这个调整量就像是给那些身高不对的小士兵特制的增高鞋或者矮一点的鞋垫。

CMA算法会不断地重复这个过程。

它就像一个超级有耐心的老师，一遍又一遍地检查小士兵们的身高，然后给他们调整。

每一次调整呢，都希望能让整个队伍（也就是信号）更接近理想的状态，也就是让信号的模值更接近恒定的值。

而且哦，这个算法在处理的时候，并不是盲目地调整。

它就像一个很有经验的厨师，知道每种调料（调整的参数）该放多少。

它通过一些数学公式来精确地计算出每次调整的幅度。

这些数学公式呢，虽然看起来有点复杂，但是就像厨师的独家秘方一样，是这个算法的精髓所在。

在这个过程中，CMA算法还像是一个小侦探呢。

它要从各种干扰和噪声中把真正有用的信号找出来。

就像在一个很吵闹的集市里，要找到那个声音很微弱但是很重要的朋友的声音一样。

它通过分析信号的特征，把那些不属于正常信号的干扰因素一点点排除掉。

MCA—CMA次分量分析恒模算法

ｕｓｅ．Ｍｉｏｏｏｅｔｎｌｓｓ（ＣＡ）ｉｄｐｅｏｆｎｕｈｐｉｌｉｈｅｔｒｏｔｅｎｒｃｍｐｎｎａｙｉＭａｓａｏｔｄｔｉｄｏｔｔｅｏｔｍａｇｔｖｃｏ．Ｓｈｗｅ
此算法易收敛于局部极小点。因此，文在权值满本足约束条件Ｗ一１， “ 下从恒模代价函数出发，通过
数学推导和分析发现最优权矢量对应于Ｒａｌｇｙｅｈｉ
应算法，由于其事先不需要知道参考（练）列，训序
文章编号：０４９３（０８）３０７ — ４１０— ０７２００ —２００
ＭＣ — ＭＡ次分量分析恒模算法ＡＣ
王淑艳吴仁彪石庆研
（国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室，津，０３０中天３００）
摘要：出了一种次分量分析恒模算法（ｎｒｏｏｅｔｎｌｉ—ｏｓａｔｄｌｓａｏｉｍ，Ｃ — ＭＡ）该提ＭｉｏｍｐｎｎａｙｓｃｎｔｎｕｕｌｒｈＭＡＣｃａｓｍｏｇｔ。
算法从恒模代价函数出发，导出一个基于Ｒａｌｉｈ熵形式的代价函数，据Ｒｙｅｇ推ｙｅｇ根ａｌｈ熵的性质，得出最优权ｉ可矢量就是协方差矩阵的最小特征值所对应的特征矢量，而引入次分量分析（Ａ）找最优权矢量，此该恒从ＭＣ寻因模算法称为ＭＣ — ＭＡ算法。仿真结果充分验证该算法的有效性。ＡＣ

MIMO无线通信技术研究

MIMO无线通信技术研究MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）无线通信技术是一种利用多个天线同时发送和接收数据的技术，通过这种方法，可以增加无线通信系统的数据传输速率和可靠性。

本文将介绍MIMO无线通信技术的相关研究。

MIMO技术的原理在于通过增加发送和接收天线的数量，利用空间复用和多天线分集来提高数据传输速率和可靠性。

在MIMO系统中，多个天线同时发送和接收数据，并通过多个路径传播，从而增加了数据传输速率和可靠性。

MIMO技术在无线通信领域得到了广泛应用，包括蜂窝网络、无线局域网、卫星通信等。

下面介绍一些MIMO技术的应用情况：在蜂窝网络中，MIMO技术被用来提高数据传输速率和可靠性。

在基站和移动台之间，通过增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。

MIMO技术也可以增强信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。

在无线局域网中，MIMO技术也被用来提高数据传输速率和可靠性。

通过在接入点和客户端之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。

MIMO技术也可以增加信号覆盖范围，从而提高网络的可靠性。

在卫星通信中，由于卫星的信号覆盖范围广，信号传输距离远，因此卫星通信系统也常常采用MIMO技术。

通过在卫星和地球站之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。

MIMO技术也可以增加信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。

随着科技的不断发展，MIMO技术在未来仍具有广泛的应用前景。

在未来5G通信和6G通信等无线通信系统中，MIMO技术将更加重要。

在未来，对于MIMO技术的研究和应用将会涉及更多领域和技术，例如人工智能、物联网、高频通信等。

在这些领域和技术中，MIMO技术将能够发挥更大的作用，为未来的无线通信系统提供更高的性能和更高效的传输效率。

MIMO无线通信技术是一种具有重大意义的技术，它可以提高无线通信系统的数据传输速率和可靠性。

MIMO均衡算法(CMALMSRLS)原理介绍

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。

恒模算法及其在盲波束形成中的应用

恒模算法及其在盲波束形成中的应用恒模算法及其在盲波束形成中的应用摘要：盲波束形成是一种通过自适应信号处理技术实现的多个接收天线的阵列信号处理方法。

恒模算法是盲波束形成中应用较为广泛的一种算法，它通过实时监测各个通道的信噪比，并相应地调整每个通道的增益，从而达到信号增强和干扰抑制的目的。

本文将对恒模算法的原理、实现方法以及在盲波束形成中的应用进行详细介绍。

一、引言随着通信技术的不断发展，无线通信系统在提高数据传输速率、增加连接数等方面面临着越来越多的挑战。

盲波束形成作为一种有效的天线阵列信号处理方法，能够有效提高信号质量，降低信号间干扰，因此在无线通信系统中得到了广泛的应用。

二、恒模算法原理恒模算法是一种基于自适应信号处理技术的方法，主要通过监测每个通道的信噪比来调整各个通道的增益，从而实现信号的增强和干扰的抑制。

其主要原理如下：1. 信噪比监测：通过对每个通道的输入信号进行功率估计和噪声估计，计算信噪比。

信噪比的计算可以采用均方误差法或最小均方误差法。

2. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。

当信噪比较低时，增加相应通道的增益；当信噪比较高时，降低相应通道的增益。

3. 误差更新：根据调整后的增益，计算误差信号，并将其作为输入信号进行下一次迭代。

三、恒模算法实现方法恒模算法的实现通常包括以下几个步骤：1. 初始化：设置每个通道的增益初始值。

2. 信号采集：通过天线阵列采集输入信号。

3. 信噪比计算：对每个通道的输入信号进行功率估计和噪声估计，计算信噪比。

4. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。

5. 误差计算：根据调整后的增益，计算误差信号。

6. 误差更新：将误差信号作为新的输入信号，进行下一次迭代。

7. 收敛判断：通过设定的终止条件，判断算法是否收敛，如果没有收敛则返回步骤4继续迭代。

四、恒模算法在盲波束形成中的应用恒模算法在盲波束形成中的应用主要包括：1. 信号增强：通过不断调整每个通道的增益，使得目标信号在接收端得到增强。

误码率cma

CMA（恒模算法）误码率指的是CMA在解码时所可能产生的错误编码的概率，也即CMA无法正确解码的信号的比例。

在数字通信中，由于信道噪声的存在，接收到的信号可能存在误差。

恒模算法是一种自适应均衡算法，它根据接收信号的统计特性调整其增益和相位，以减小误码率。

CMA 在通信领域应用广泛，尤其在无线通信和光纤通信中。

然而，CMA的具体误码率数值会受到多种因素的影响，包括信道噪声的性质和强度、信号的调制方式、均衡器的设计和参数选择等。

这些因素都会影响CMA解码的准确性。

在实际应用中，通常需要通过实验或仿真来评估CMA的误码率性能。

此外，也可以通过改进CMA算法或采用其他更先进的均衡算法来降低误码率。

MIMO快速恒模均衡算法研究

MIMO快速恒模均衡算法的研究张琛鄷广增（南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003）摘要：恒模算法CMA是一种重要的盲均衡自适应算法，但其性能取决于快速收敛的自适应算法。

本文研究的一种批处理的恒模算法通过优化搜索方向，步长，初值等方面的影响，达到快速收敛的目的。

关键词：恒模算法;批处理；步长；初始值The Study on A Fase Blind Adaptive Algorithm CMA In MIMOSystemZhang chen ,FENG Guang-zeng（Communication and Information Engineering Institute Nanjing University of Posts & Telecommunications,Nanjing Jiangsu 210003, China）Abstract: CMA is an important blind equalization algorithm, but the realization of its best performance for CMA depends on fast effective convergence algorithm. This paper investigates a fast effective convergence CM algorithm named BPCMA [1]which optimizes the effects of the step size, the initial value, and the search direction。

Key words: CMA; Batch Processing; step size; initial value1 引言传统的自适应均衡技术需要插入一些时段(时变系统中要周期性重现)的训练序列，接收机按迫零原理或最小均方误差准则调整横向滤波器抽头系数，使得整个传送系统(含信道和均衡器)输出的符号与符号之间的干扰被消除。

基于MIMO系统的MDCMA盲均衡算法

ｓ／ｅｉｐｔｍａｅ￣ｃｉｅｙｍａｕｔ，ｅｒｓＳｎａｎｎｕｙｂｅｖｄｂｎｙ０ｓｒｐｅｓＩＩａｄＭＵＩａｄｒ￣ｖｒａｌｉｐ，ｎｅｏｅｌｎｕ￣ｗｈｎｏｌｍｆｄＭｅｎｙｓｉｃｓ
ＡｏｉｅｔｅｅｉｎｅｒｒｃｎｔｎｏｕｕｍｄｆｄｄｈｒｄｓｇｒｏｏｓａｔｍｄｌｓｉｉａｇｒｔｍｏＩＯｙｔｍｓｌｏｉｈｆｒＭＭｓｓｅ
ＪｉＩＤ，ＭＡｉｈＨｕ．ｕ，ＬｎｚＩＭｉｇ
ｓ＃ｅｒｒｌｎｉｒｏ；ｂｉｄ￣ｕｃｒｅ￣ｐｒｆｎａａｏｉ
０引言
多输人多输出（Ｉ０系统中，ＭＭ）如何分离不同的源信号以及如何补偿接收信号畸变是目前的研究热点。盲均衡可以抑制ＩＩ码间干扰）ＭＩ多用户Ｓ（和Ｕ（干扰）补偿信号畸变。而且盲均衡不需要训练序，列，相对于自适应均衡技术，加节省资源，而提更从高了频谱利用率。目前，各种盲算法中应用最广泛的是Ｇｄ￣在ｏａ提出的恒模算法（Ｍ）】ＣＡｎ。但是恒模算法直接用到
维普资讯
２０年第７０８期
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ文章编号：０９—２５（０８ｏ —０３ —０１０５２２ｏ）７０５２
基于ＭＩ系统的ＭＤＭＡ盲均衡算法ＭＯＣ

MIMO通信系统中的检测算法

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。

基于System Generator的盲均衡器设计与实现

基于S摘要：基于System Generator软件，在xc7z020-1clg484芯片上设计了一种高速盲均衡器。该盲均衡器由延迟模块、滤波模块、误差计算模块和系数更新模块构成，采用MCMA算法，使用并行结构和流水线技术。其数据位宽为16 bit，阶数为13阶，能够对16QAM和QPSK信号进行均衡，输入速率达到67 Mb/s。硬件协同仿真结果表明，该高速盲均衡器是有效的。关键词： System Generator；盲均衡器；MCMA算法；16QAM 在无线通信中，由于受多径效应、噪声、衰落等的影响，接收端信号不可避免地存在码间干扰，这样会限制无线通信系统的最大传输率，并导致接收端产生较大的误码率。均衡器可以消除码间干扰，但自适应均衡器具有三大局限性：(1)在多点无线网络通信中，如果发送的周期性训练序列被中断，将导致无法通信；(2)发送周期性的训练序列增加了系统传输的额外开销，降低了传输效率；(3)在一些特殊环境，接收端根本不可能得到发送端的训练序列[1]。基于以上原因，所以提出了盲均衡器。本文采用QPSK和16QAM两种调制方式，使用System Generator软件对其进行设计。首先在Simulink下对MCMA算法进行浮点建模仿真，再利用Xilinx公司模块进行定点仿真，而后由定点仿真模型直接生成FPGA代码，最后下载到芯片中进行测试。1 MCMA盲均衡原理恒模算法(CMA)是一种在实际生活中广泛应用的盲均衡算法[2-4]，但是CMA算法存在着信号收敛速度慢、剩余误差大和相位偏移等局限性。因此，修正恒模算法（MCMA）被提出。MCMA算法[5]将信号的虚部和实部分开进行处理，对信号的虚部和实部分别进行均衡，使其信号中含有相位信息，这样可以有效地对信道引起的相位偏移进行补偿，使星座图输出变正。 2 盲均衡器设计2.1 总体结构本文利用xc7z020-1clg484芯片实现MCMA算法盲均衡器，由于芯片资源比较丰富，采用了自上而下的设计方法，并采用流水线技术和并行结构。将总体结构按功能分成滤波器模块、误差计算模块、系更新模块、数据延迟模块4个模块，并分别对模块进行设计。盲均衡器总体结构图。2.2 数据延迟模块设计数据延迟模块的输入信号有I路和Q路，I路代表信号的虚部，Q路代表信号的实部，每一路都是16 bit并行输入，1 bit为符号位，其余15 bit为小数位的数据。数据延迟模块的结构示意图。由于后面设计的滤波器模块要采用并行结构，完成滤波器输入信号与所有抽头系数的相乘，所以数据延迟模块将均衡器输入信号（Qdata和Idata)的所有延迟信号(Qdata0~Qdata12和Idata0~Idata12)并行输出，并将它们输入到滤波器模块的输入端，用于和相应的抽头系数进行并行相乘。同时，这26路并行数据还将输入到系数更新模块，完成所有抽头系数的并行更新。2.3 滤波器模块设计滤波器的子模块。滤波器模块的输入信号一部分是来自数据延迟模块输出的均衡器输入信号的各延迟信号(Qdata0~Qdata12)和（Idata0~Idata12)，这部分信号的数据宽度为16 bit，1 bit为符号位，其余15 bit为小数位的数据。由于滤波器的抽头系数是不断更新的，所以该模块还有一部分输入信号来自系数更新模块更新后的抽头系数，用于与相应的输入信号相乘完成卷积运算，这部分信号的数据宽度为16 bit，其中1 bit为符号位，1 bit为整数位，其余14 bit为小数位。滤波器模块由4路13阶FIR滤波器(QFIR0、QFIR1、IFIR0、IFIR1)，一个减法器和一个加法器构成。在本文中，QFIR0、QFIR1、IFIR0和IFIR1采用相同的并行流水线滤波器结构。Qdata0~Qdata12和Idata0~Idata12经过滤波器模块处理后，IFR0和QFR1信号相减得到虚部输出信号Y_I(n)，QFIR0和IFR1信号相加得到实部输出信号Y_Q(n)。这两路信号的数据位宽都是36 bit，其中1 bit为符号位，5 bit为整数位，其余30 bit为小数位的数据。这两路信号既要作为盲均衡器的输出信号，又要经过截取并重新定义，作为误差模块的输入信号。2.4 误差模块设计误差模块由虚部和实部误差模块构成，两个模块结构相同，其中MCMA误差计算虚部模块的结构图。MCMA误差计算模块中主要包含数据的截取、重新定义、减法器和乘法器。根据定点仿真得出的结果，需要首先对滤波器模块的虚部输出信号Y_I(n)和实部输出信号Y_Q(n)进行数据截取，截取为16 bit数据，舍弃低20位。再重新定义为1 bit为符号位、5 bit为整数位、10 bit为小数位的数据。这两个信号经过取模后，分别输入到16 bit×16 bit的硬核乘法器中，得到32 bit的绝对值的平方，再将得到的数据与32 bit减法器中的常模值相减，最后送到32 bit×16 bit的硬核乘法器中相乘，舍弃低24 bit，重新定义为1 bit为符号位、17 bit为整数位、其余6 bit为小数位的数据，便得到MCMA算法虚部的误差信号。2.5 系数更新模块设计系数更新模块主要由1个数据延时模块、13个系数增量模块、13个新系数计算模块构成。由于整个盲均衡器输入信号比输出信号晚16个时钟周期，为了使误差信号与输入信号同时输入到系数增量模块，这里与输入信号的信号延迟模块有点不同，需要延迟16个时钟周期。系数更新模块都对应一个系数增量模块，，因此需要调用该模块13次，滤波器的每个系数也都对应一个新系数计算模块，。所以新系数计算模块也需要调用13次，才能完成所有的运算并输出更新后的滤波系数。3 仿真和实现结果本文采用Xilinx公司的System Generator软件[6]进行硬件协同仿真，，实际上就是PC和开发板的协同仿真，把硬件模块下载到开发板中进行仿真，硬件模块和PC共享存储器交换数据。协同仿真参数设置如下：信源采用功率归一化的16QAM[7]和QPSK信号，信噪比为25 dB，步长为0.002，信道参数为[1，0，0.299 7，0，0，-0.003 6]，该信道的频率响应起伏较大。MCMA均衡器采用中心抽头[8]初始化，将I路信号中第7路的抽头系数设为1，其他抽头系数设为0，长度为13，采样间隔时间为1/1 000 s。在ISE软件对整个工程文件进行综合、转换、映射、布局布线后，得到的静态时间报告如表1所示。从中可以看出，输入速率达到67 Mb/s。16QAM和QPSK信号经过信道衰减、噪声过后，均衡前的星座图；硬件协同仿真后，均衡星座图。从图8～图11可以看出，MCMA算法设计是有效的，均衡信号的同时还纠正了相位偏移。在无线非协作通信中，盲均衡器是非常关键的信号处理单元，消耗硬件资源很大。本文基于System Generator软件,阐述了MCMA算法[9]的实现过程，通过优化Xilinx公司模块的参数配置，合理地利用xc7z020-1clg484芯片的资源，实现了高速盲均衡器，使输入速度达到67 Mb/s。与传统设计方法相比，提高了设计效率，对当前和今后复杂、高速的信号处理单元设计有一定借鉴意义。

高速卫星两级并行CMA-LMS自适应均衡

高速卫星两级并行CMA-LMS自适应均衡高翔;李勇;包建荣【摘要】为了克服高速宽带卫星传输非线性群时延信道等导致的信号传输码间干扰问题,提出了一种收敛快且稳态误差小的部分并行两级双模结构常模-最小均方(CMA-LMS)级联自适应均衡算法.该算法利用CMA及LMS算法,建立了两极双模盲-非盲混合均衡,并在频域采用了快速傅里叶变换(FFT)的快速部分并行滤波结构,以少量训练字占用微小带宽的代价,实现了高速并行高速宽带卫星传输非线性群时延信道均衡,提高了信号频带利用率,具有较好应用价值.仿真表明了该算法具有接近理想均衡滤波的较好性能.此外,还设计了采用部分并行结构的算法框架,并分析了其复杂度,使其可在资源有限约束下,实现高速可靠卫星非线性信道的频域均衡.%In order to overcome the problem of inter-symbol interference in signal transmission caused by the effect of non-linear group delay in high speed broadband satellite transmissions, a partially parallel two-stage two-mode CMA-LMS adaptive equalization with fast convergence speed and small stable error is proposed in this paper.By the CMA and the LMS algorithm, a two-stage hybrid two mode blind-or-not frequency domain equalization is set up.In addition, a FFT based fast partially parallel filter structure is adopted to implement the nonlinear group delay equalization in high speed broadband satellite transmission channel at the cost of trivial bandwidth occupation of a small amount training words.So it improves the efficiency of the signal spectrum, which enable it rather good application value.Simulation results indicate that the proposed equalization algorithm possesses good performance of approaching idealequalization.Furthermore, a algorithm framework of a partially parallel structure is designed and analyzed with the complexity.Therefore, it can realize frequency domain equalization of the high speed and reliable non-linear satellite channel on condition that limited resources are available for the satellite communication implementation.【期刊名称】《西北工业大学学报》【年(卷),期】2017(035)003【总页数】8页(P393-400)【关键词】卫星通信;CMA盲均衡;BLMS均衡;群时延;代价函数【作者】高翔;李勇;包建荣【作者单位】西北工业大学电子信息学院, 陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院, 陕西西安 710072;杭州电子科技大学信息工程学院, 浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TN911.7卫星通信具有通信距离远，覆盖范围大及传输容量大等优势而获得广泛应用。

加入判决引导的恒模均衡算法优化

加入判决引导的恒模均衡算法优化梅凡;邓元策;王竹刚【摘要】Multipath propagation and bandwidth limitation bring the Inter-Symbol Interface(ISI) during signal transmission through of wireless channel. Constant Modulus Algorithm(CMA) is the mostly used blind equalization method. This paper proposed an optimized CMA method which introduces Decision-directed error and variable step size, in order to provide faster convergence and smaller steady state error compared with traditional CMA. Simulation experiments prove the performance of the proposed algorithm, performance show that it is easier to be fulfilled with hardware.%多径传输和带宽的限制使得无线信道的传输存在码间串扰（ISI）。

恒模均衡算法（CMA）是最常用的自适应盲均衡技术。

针对CMA收敛较慢和收敛之后稳态误差较大的问题，利用最小均方误差（MSE）引入判决引导误差，同时也引入了变步长。

仿真实验表明该算法对比CMA而言能够提高收敛速度，稳态误差更小，同时易于硬件实现。

【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)023【总页数】4页(P143-145,156)【关键词】恒模均衡;判决引导;变步长;最小均方误差【作者】梅凡;邓元策;王竹刚【作者单位】中国科学院国家空间中心北京100190; 中国科学院大学北京100190;中国科学院大学北京100190;中国科学院国家空间中心北京100190【正文语种】中文【中图分类】TN911.5无线通信中，信道环境的复杂多变使得信号通过多条路径到达接收端，因此带来了多径干扰。

盲均衡CMA盲均衡算法仿真研究毕业论文

( 此文档为word 格式，下载后您可任意编辑修改！)CMA 盲均衡算法仿真研究摘要盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。

自它出现后，就得到广泛的关注，并在许多领域中得到应用。

本文系统地分析研究和归纳总结了盲均衡的基本理论。

重点分析了Bussgang类盲均衡算法中的恒模(CMA, Constant Modulus Algorithm )盲均衡算法。

分析了传统CMA盲均衡算法的收敛性能，由于采用固定步长，使得收敛速度和收敛精度之间相互制约，其应用受到很大的限制。

为了解决这一矛盾，本文提出了一种基于均方误差(MSE, Mean Square Error)的CMA盲均衡算法，这是一种利用时变步长来代替固定步长的自适应变步长CMA盲均衡算法，并进行了计算机仿真。

结果表明改进算法相对于CMA算法收敛性能有一定的提高。

关键字:盲均衡,恒模算法, 变步长,均方误差CMA BLIND EQUALIZATION ALGORITHM SIMULATIONABSTRACTThis paper analyzed systematically studies and summaried the blind balanced elementary theory. Analysis focused on the Bussgang type blind equalization of constant modulus algorithm (CMA, Constant Modulus Algorithm) algorithm for blind equalization. This paper analyzes of the traditional CMA blind equalization algorithm performance, as a result of the use of fixed-step, making convergence speed and residual error become a contradiction, which makes the application fields of CMA algorithm limited. In order to solve thecontradiction ,this paper derives an improved CMA blind equalization algorithm utilizing the vary of MSE. This is an adaptive variable step-size CMA blind equalization algorithm, which uses a time-varying step size to replace the fixed step size. The simulation with computer shows the improved algorithms CMA algorithm.KEYWORDS: blind equalization , Constant Modulus Algorithm , variable step-size, Mean Square Error目录摘要（中文）................................................................... I...摘要（外文）.. (II)1绪论 (1)1.1研究盲均衡的目的和意义 (1)1.2盲均衡的研究现状 (2)1.3衡量算法收敛性能的指标 (3)2恒模算法 (4)2.1盲均衡的基本结构 (4)2.2Bussgang类盲均衡算法 (6)2.2.1决策指向算法 (7)2.2.2 Sato 算法 (7)2.2.3 Godard 算法 (8)2.3恒模算法的提出 (8)2.4恒模算法的理论推导 (9)2.5步长因子对恒模算法收敛性能的影响 (11)3基于剩余误差的变步长恒模盲均衡算法 (17)3.1恒模算法中剩余误差的分析 (17)3.2基于MSE的变步长恒模盲均衡算法 (18)3.2.1基于MSE的变步长恒模盲均衡算法的表达形式 (18)3.2.2算法性能分析 (18)3.3基于MSE的变步长恒模算法的MATLAB实现 (19)结论 (24)参考文献 (25)附录 (26)致谢 (32)1 绪论盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。

光接入网络中的数字信号处理技术

光接入网络中的数字信号处理技术余建军【摘要】In this paper, we investigate advanced digital signal processing (DSP) at the transmitter or receiver side for signal pre-equalization and post-equalization in order to improve the spectrum efficiency (SE) and transmission distance in an optical access network. A novel DSP scheme for this optical super-Nyquist filtering 9 QAM like signals based on multi-modulus equalization without post filter are proposed and experimental y demonstrated, which directly recovers the Nyquist filtered QPSK to a 9-QAM-like signal. With this technique, SE can be increased to 4 bits/s/Hz for QPSK signals. A novel digital super-Nyquist signal generation scheme is also proposed to further suppress the Nyquist signal bandwidth and reduce channel crosstalk without using optical pre-filtering. Only optical couplers are needed for super-Nyquist WDM multiplexing. We extend the DSP for short-haul optical transmission networks by using high-order QAMs. We propose and experimental y demonstrate a high-speed CAP-64 QAM system using direct modulation laser based on direct detection and digital equalization. Decision-directed least mean square is used to equalize the CAP-64QAM. Using this scheme, we generate and transmit up to 60 Gbit/s CAP-64QAM over 20 km stand single-mode fiber based on the DML and direct detection. Final y, several key problems are solved for real time OFDM signal transmission and processing. Using coherent detection, up to 100 Gbit/s 16 QAM-OFDM real-time transmission isrealized.%采用先进的数字信号处理（DSP）技术，在发射机和接收机分别引入预处理和后处理，以提高光接入网络的频谱效率并延长传输距离。

基于GNURadio的CMA盲均衡器和锁相环组合设计与实现

基于GNURadio的CMA盲均衡器和锁相环组合设计与实现李晓光;潘克刚【摘要】在分析Bussgang类恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)盲均衡基础上,使用改进型CMA结合二阶锁相环(PLL)的盲均衡方法,实现对MQAM(M=4,16,64)和MPSK(M=2,4,8)信号经过高斯噪声信道后发生的频率偏移和相位偏移的消除.组建了基于GNURadio和USRP软件无线电平台的CMA+PLL 盲均衡处理模块.通过对MQAM和MPSK信号的测试,模块在噪声影响下对信号频率和相位偏移依然有良好的纠正性能,为使用软件无线电平台实时接收处理信号做好模块化验证.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2018(037)007【总页数】4页(P67-70)【关键词】盲均衡常模算法;二阶锁相环;GNURadio;USRP【作者】李晓光;潘克刚【作者单位】中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院,江苏南京210007;中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TN919.3+40 引言在通信系统中不理想的信道会对信号造成畸变，其中非常普遍的畸变就是信道间干扰和码间干扰，会使信号的频率发生频移和相位发生偏转，降低数据传输的可靠性。

为此，常在接收端采用适当补偿的方式解决畸变问题。

Bussgang类盲均衡算法是以一种迭代方式进行盲均衡，缺点是算法收敛时间长，收敛后稳态剩余误差大[1]。

Godard最早提出恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)，它是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种[2-3]。

郭晓宇、赵宝峰等对恒模盲均衡算法进行了改进[4-5]。

童本锋设计了基于锁相环的CMA盲均衡器[6]，解决了信号幅度变化和相位偏移补偿的问题。

改进型CMA盲均衡器可以对信号幅度做均衡，其性能优于常规CMA，二阶PLL可以对频偏和相位旋转进行补偿，其性能优于一阶锁相环，而两者结合可以提高收敛速度，减少稳态误差，可以用于实时信号的畸变处理。

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uingrd@
1 SISO Fading Channel
Signal FIR channel model: x ( t ) = ∑ hk s ( t − k )
k =0 K
(1-1)
Where s ( t ) is transmitted signal, x ( t ) is received signal and hk is channel impulse response. The FIR channel cause ISI in the x ( t ) , to decode s ( t ) correctly, a equalizer is often required. In the receiver, the output of an equalizer is given by: y ( t ) = ∑ wl x ( t − l ) It is desired that y ( t ) = s ( t − t0 ) , where t0 is an unknown constant. The wl can be found by the minimize of following cost function [2]:
2
(1-3)
J CM It can be seen that if s ( t ) is CM and wl is the solution of a zero forcing equalizer,
∑ wl x ( t − l ) = s ( t − t0 )
l =0
L
(1-4)
Then the J CM will reach its global minimum, i.e. J CM = 0
1
chre 1.
s(t )
h1(z)
x1(t)
w1(z)
h2(z)
x2(t)
w2(z)
Σ
y(t )
hK(z)
xK(t)
wK(z)
CAM
Figure 1. Multi-channel representation of FSE Where hk ( z ) = ∑ hk ,l z
w io
(2-4)
ˆi ( t ) = wT s i x (t )
(2-5)
There are two problems 1 For each w io , one can not make sure which s j ( t ) ( j = 1, 2," , M ) is recovered 2 To recover all si ( t ) for i = 1, 2," , M one have to try all different w . Since J CM is usually minimized by iteration, the selection of the initial value w i0 determines which s j ( t ) it will finally recovered 3 J CM is not convex, so it is possible the selection of w i won’t converge to desired signal
y ( t ) = as1 ( t ) + bs2 ( t )
(2-10)
The modulus of y ( t ) is found to be: | y ( t ) |2 =| as1 ( t ) + bs2 ( t ) |2 =| ae
jθ p
+ be
jφq 2
|
( ) ( ) =| ( a cos θ p + b cos φq ) + j ( a sin θ p + b sin φq ) |2
s1 ( t ) = e
jθ p
, p = 1, 2," , P , q = 1, 2," , Q
(2-7) (2-8)
and
s2 ( t ) = e
jφ p
Let the system is recovered by a constant modulus criterion, i.e. minimize the cost function:
(
)
(
)
(
)
(2-11) Note that if | y ( t ) | kept constant ∀p, q , then | θ p − φq | must keep constant ∀p, q . One example is:
s1 = e ± jπ
(2-12)
and
4
Where | θ p − φq |=
l =0 Lh −l
and wk = ∑ wk ,l z −l . The Lh and Lw are the length of
l =0
Lw
channel and equalizer, respectively. The FSE-CAM cost function is:
J FSE −CAM = Ex | y |2 −γ
T is symbol period and Ts is sample period. There are K samples in each symbol period, xi ( i = 1, 2," , K ), they be regarded as the output of K separated sub-
(2-6)
3
Where si ( t ) is transmitted signal, xi ( t ) is transmitted signal and H is the channel matrix. The signal si ( t ) is constant modulus signal, i.e.
{(
)}
2
(2-3)
Let w io be the optimal combination vector that minimize J CM , i.e.
2⎫ ⎧ 2 ⎪⎛ T ⎪ ⎞ = arg min Ex ⎨⎜ w i x ( t ) − γ ⎟ ⎬ wi ⎠ ⎭ ⎪⎝ ⎪ ⎩ Then the si ( t ) is recovered by:
{(
)}
2
(1-6)
Where
y ( t ) = ∑ hk ( z ) wk ( z ) x ( t )
k =1 K
(1-7)
It is proved in [3] that suppose the system is noiseless, if the length of equalizers are chosen such that ( Lw + 1) ( K − 1) ≥ Lh , then FSE-CAM is globally convergent if the
T
n (t ) = ⎡ ⎣ n1 ( t ) n2 ( t ) " nM ( t ) ⎤ ⎦ is AWGN The receiver tries to recover si ( t ) from the received vector x ( t ) by linear
T
combination, i.e.
J CM = Ex | y ( t ) |2 −γ
{(
)}
2
(2-9)
Where y ( t ) = w1 x1 ( t ) + w2 x2 ( t ) J CM = 0 means that y has constant modulus. We will see whether y is the mixture of s1 and s2 when it has constant modulus. The y ( t ) can be expressed by linear combination of si ( t ) since xi ( t ) is the linear combination of si ( t ) , i.e.
The first problem is common among blind recovery problem. While the second problem can be solved by modified cost function or by subtracting recovered data one by one from x ( t ) . The modified cost function method will be discussed in next section. A simple example of MIMO CMA Consider a simple MIMO model ⎛ x1 ( t ) ⎞ ⎛ s1 ( t ) ⎞ ⎜ ⎟ = H⎜ ⎟ ⎝ x2 ( t ) ⎠ ⎝ s2 ( t ) ⎠
J CM = Ex | y ( t ) |2 −γ
l =0 L
(1-2)
Where γ =
{ } ensures that equalization solution is a stationary point of the Ex {| s ( t ) | }
Ex | s ( t ) |4
2
{(
)}
K sub-channels satisfy the “length and zero” condition, i.e. 1 hk ,0 ≠ 0 for some 1 ≤ k ≤ K
2 3
hk , Lh ≠ 0 for some 1 ≤ k ≤ K
{hk ( z )}1