基于恒模准则的盲均衡算法仿真

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。

一种基于盲均衡的新均衡器算法及实现
黄震亚;孙军;管云峰
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2005(29)12
【摘要】基于简化星座图(RCA)的盲均衡算法提出了一种新的均衡器算法--RCA-LMS算法,有效地结合了RCA算法和传统的最小均方(LMS)算法的优点,并应用于选择性反馈均衡器(selective feedback equalizer,SFE)结构,实现了RCA-LMS选择性反馈均衡器(RCA-LMS SFE).仿真结果表明,该均衡器在低信噪比条件下,能较快地收敛,有较小的稳态剩余误差,从而有效地减小了信号的码间干扰,提高了通信系统的抗干扰能力.
【总页数】4页(P12-15)
【作者】黄震亚;孙军;管云峰
【作者单位】上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海,200030;上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海,200030;上海交通大学图像通信与信息处理研究所,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.53
【相关文献】
1.一种基于MMSE准则的直接盲均衡新算法及实现 [J], 代松银;董书攀;袁嗣杰
2.一种基于子带分解技术的宽带盲均衡器结构和算法 [J], 张炜;金光明;戴旭初
3.一种基于高阶统计量的组合盲均衡新算法 [J], 胡彦云
4.一种基于FSE+DFE的盲均衡器的设计实现 [J], 白瑞峰;仇洪冰;廖根忠
5.一种新的基于FPGA实现的判决反馈均衡器结构 [J], 何伟;韩建;张玲
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基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法王晓东;孟玲玲;韩宝如【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2011(35)13【摘要】恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后有较大的剩余误差和相位模糊.在VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上进行了改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合两种新算法,新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进.最后,对该算法进行了仿真和性能分析.%CMA is a very important technology of blind equalization. Although it can achieve the aim of blind equalization, it has the problems of big residual error and phase blur when convergenced. In this paper, two variable step modified dual-mode blind equalization algorithms are proposed. The algorithm of VS-MMMA + DD-LMS units the modified multi-modulus algorithm and decision directed algorithm. The algorithm of VS-UMMMA + DD-LMS units the uncorrelated modified multi-modulus algorithm and decision directed algorithm. The algorithms proposed in this paper can improve the speed of convergence and reduce the residual error effectively. The capability of this algorithm is simulated and analysed finally.【总页数】4页(P86-88,109)【作者】王晓东;孟玲玲;韩宝如【作者单位】燕山大学信息学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息学院,河北秦皇岛066004;海南软件职业技术学院电子工程系,海南琼海571400【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法 [J], 姜晖;郭强2.双模式变步长解相关盲均衡算法研究 [J], 王晓东3.一种基于CMA的变步长盲均衡算法研究 [J], 李茹;张涛;朱秋煜4.一种变步长双模式盲均衡算法的研究 [J], 杨斌;郭黎利;吴浩江5.变步长双模式盲均衡算法在复合系统中的应用 [J], 郭黎利;叶桂林;李海明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法孙云山;张立毅;段继忠【期刊名称】《电路与系统学报》【年(卷),期】2011(016)005【摘要】提出一种基于行列变换的降维恒模医学CT图像盲均衡算法.利用行列变换将图像信号转化为一维复值信号序列,构建了基于降维复值信号的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,通过最陡下降法对代价函数进行迭代求解,从而获得图像的最优估计.仿真结果验证了算法的有效性,与传统算法相比,改善了峰值信噪比和恢复效果,迭代过程避免了矩阵逆运算,提高了运算效率.%A constant module blind equalization algorithm applied to medical CT image is proposed. The image is transformed into a plural value signal sequence by row-column transform. A constant modulus cost function based on dimension reduction is founded. The cost function is optimized by the steepest descent iteration, and the optimal image estimation is obtained. Simulation results show that the algorithm is effective. Comparing with the traditional algorithm, the peak signal to noise ratio and recovery effects are improved. Iterative process avoids matrix inversion to improve the efficiency of operations.【总页数】6页(P60-65)【作者】孙云山;张立毅;段继忠【作者单位】天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津商业大学信息工程学院,天津300134;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP911.73【相关文献】1.时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠2.均方误差控制步长恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠3.约束恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠4.医学CT图像恒模盲均衡算法性能分析 [J], 孙云山;张立毅;段继忠5.基于MSE变换的变步长恒模盲均衡算法 [J], 赵宝峰;赵菊敏;张立毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

水声信道常数模盲均衡：理论、算法与仿真14为Nx c 。

如果0Nx c ≠，0Nx c ≠ ，根据BBR 公式可知()N Nx Nx i i c c c n =∑（1-46）定义发送信号序列()x n 和均衡器输出信号序列()xn 的(,)M N 阶归一化累积量(,)x K M N 和(,)x K M N 分别为(,)[](,)[]M N x Mx Nx M N x Mx Nx K M N c c K M N c c ⎧=⎪⎨=⎪⎩ （1-47） 根据式（1-46）可得(,)()()(,)M N x i i x i i K M N c n c n K M N ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦∑∑（1-48）根据式（1-48），Gadzow 定理可以描述为：假定信道的输入信号()x n 为非高斯、独立同分布的平稳随机过程，则输入、输出的归一化累积量有如下关系成立：① 如果N 为偶数，并且M N >，则有(,)(,)x x K M N K M N ≤；② 如果N 为奇数，并且M N <，则有(,)(,)x x K M N K M N ≥。

Gadzow 定理从归一化累积量的角度证明了盲均衡实现的条件，可在上述结论基础上，利用极值化方法构建盲均衡算法，由于累积量的阶数在Gadzow 定理中是可以选择的，因此在Gadzow 定理的基础上形成了一簇盲均衡算法，使得Gadzow 定理具有很好的推广价值。

实质上，大多数盲均衡算法的理论基石均是信道系统输入输出之间的高阶统计特性与信道系统本身特性之间的关联，在盲均衡算法的设计和性能分析中，信号的高阶统计特性都是有力的数学工具。

1.3.2 盲均衡算法分类盲均衡算法不依赖于发送信号和通信信道的信息，仅根据接收观测信号实现对发送信号的恢复，为了设计一种能够自适应调节均衡器权系数的算法，需要对接收观测信号进行非线性变换。

针对非线性变换的时机不同，可以将盲均衡算法分为三类[21]：Bussgang 类盲均衡算法、高阶累积量盲均衡算法和非线性均衡器盲均衡算法，如图1-6所示。