恒模信号 饱和

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。

一种线性调频信号超低旁瓣脉冲压缩方法李涛【摘要】雷达脉冲压缩希望具有超低距离旁瓣的特征,线性调频信号采用加窗方式可达到约-35 dB的距离旁瓣电平.基于超低旁瓣电平信号设计方法,在不考虑信噪比损失条件下,提出了一种新的超低旁瓣的脉冲压缩方法,基本思想是针对给定线性调频信号,频率滤波权值采用超低频旁瓣频域信号与线性调频信号频域的比值,可以将接收端旁瓣电平输出最低到-120 dB.同时,从理论上和数值结果中分析了信噪比损失、延迟敏感性等问题.%A radar system desires low range sidelobes and Linear Frequency Modulated(LFM) waveforms can reach a-35 dB Peak Sidelobe Level(PSL) with a window in range compression. Based on a waveform design method for extraordinarily-low range sidelobes and ignorant of signal-to-noise ratio(SNR) loss, this paper proposes a novel range compression method for extraordinarily-low range sidelobes. The concept is to use a range compression weight as the ratio of the frequency domain signal to the LFM frequency do-main,yielding a -120dB sidelobe output. The SNR loss and sensitivity to delay are also analyzed accord-ing to theory and numerical simulations.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2018(058)005【总页数】7页(P545-551)【关键词】线性调频信号;脉冲压缩;超低旁瓣【作者】李涛【作者单位】中国电子科技集团公司航空电子信息系统技术重点实验室,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN957.511 引言雷达通过发射信号和接收信号工作，为了解决发射信号能量与目标距离分辨率之间的矛盾，大时宽带宽积信号受到广泛重视，比如线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号[1]。

共模磁环共模信号使磁芯饱和-回复共模磁环是功放器件中常用的一种解决共模信号干扰的方法。

它是通过将共模信号转换为交流磁场，进而利用磁芯的饱和特性来抵消共模干扰。

本文将逐步解释共模磁环的工作原理、制作流程以及优缺点。

一、共模磁环的工作原理：共模信号是指同时作用于信号和地线上的干扰信号。

例如，在音频放大电路中，来自电源线、地线以及其他电子设备的共模信号会干扰信号传输，导致噪声、杂音等问题。

共模磁环的工作原理是基于电感感应。

共模磁环由特殊的磁芯材料制成，常用的材料有氧化铁、硅钢片等，可以选择不同的材料和尺寸以适应不同的工作频率。

当共模信号通过传输线路进入共模磁环时，由于传输线的特性阻抗不匹配，信号会发生很强的反射。

共模磁环的一侧与传输线相连，另一侧则通过线圈绕制在磁芯上。

当共模信号进入线圈时，由于磁芯的存在，形成了强磁场。

这个强磁场与线圈上的电流相互作用，产生了一个反向的磁通。

当这个磁通达到特定的饱和值时，磁芯就饱和了。

这种饱和磁芯的效果相当于一个很低的阻抗，可以抵消掉共模信号的干扰。

二、制作共模磁环的步骤：1.选择合适的材料：根据工作频率和应用需求选择合适的磁芯材料，例如硅钢片或氧化铁。

2.设计磁芯尺寸：根据工作频率、传输线参数和应用要求，计算磁芯的尺寸和线圈的匝数。

3.制作线圈：使用绝缘线材，制作匝数和固定方式符合要求的线圈。

4.在磁芯上绕制线圈：将线圈绕制在磁芯上，确保匝数均匀、固定可靠。

5.封装磁环：根据需要，将磁芯和线圈进行封装，保护线圈不受外界环境影响。

三、共模磁环的优缺点：1.优点：（1）高效：共模磁环能够有效地抑制共模干扰，提高系统的信噪比。

（2）容易实现：制作共模磁环的成本相对较低，制作过程也相对简单。

（3）适用范围广：共模磁环可以应用于各种频率范围，适应不同的电子设备。

2.缺点：（1）尺寸较大：共模磁环的尺寸较大，对空间要求较高，限制了其在一些小型设备中的应用。

（2）有限频率范围：共模磁环在高频率时易发生换能器效应，限制了其在一些高频率应用中的应用。

cvx恒模约束
CVX（Convex Optimization）是一个用于解决凸优化问题的软件包，广泛应用于信号处理、通信、图像处理等领域。

恒模约束（Constant Modulus Constraint）是CVX中的一个重要约束条件，它要求信号的幅度保持恒定，即信号的模长不变。

在信号处理中，恒模约束通常用于限制信号的幅度，以确保信号的稳定性和可靠性。

例如，在通信系统中，恒模约束可以用于限制信号的幅度，以避免信号失真或放大噪声。

在雷达系统中，恒模约束也可以用于保证回波信号的稳定性，以提高雷达检测精度。

CVX中实现恒模约束的方法是使用约束条件（constraint）来限制信号的模长。

具体来说，可以使用以下约束条件：
1.绝对值约束（Absolute Value Constraint）：要求信号的每个元素都满足|x[n]|=r，其中r是常数。

2.平方和约束（Sum of Squares Constraint）：要求信号的平方和等于常数r^2，即x[n]^2+x[n+1]^2+...+x[N-1]^2=r^2。

使用这些约束条件可以在CVX中定义一个优化问题，并求解该问题以获得满足恒模约束的信号。

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．１２．０２６引用格式：马启成，卢建斌，叶鑫，等．基于恒包络调制的ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达卫星通信一体化波形设计［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（１２）：２９２７－２９３５．［ＭＡＱｉｃｈｅｎｇ，ＬＵＪｉａｎｂｉｎ，ＹＥＸｉｎ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＷａｖｅｆｏｒｍＤｅｓｉｇｎｏｆＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭＲａｄａｒａｎｄＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｓｔａｎｔＥｎｖｅｌｏｐｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（１２）：２９２７－２９３５．］基于恒包络调制的ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达卫星通信一体化波形设计马启成１，卢建斌２，叶　鑫１，史慧成１（１．中国人民解放军９１９１３部队，辽宁大连１１６０４１；２．海军工程大学电子工程学院，湖北武汉４３００３４）摘　要：在实际的星地通信环境中，为了更好地适应具有非线性特征的卫星通信信道和提高传统卫星通信信号的频谱利用率，在１６ＰＳＫ和１６ＱＡＭ通信信号的基础上设计了８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。

为了更好地对抗多径延时扩展和频率选择性衰落，引入正交频分复用（ＯＦＤＭ）技术设计了ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。

为了彻底解决ＯＦＤＭ系统存在峰均功率比过高的问题和实现雷达通信一体化脉冲信号的恒模传输，引入恒包络（ＣｏｎｓｔａｎｔＥｎｖｅｌｏｐｅ，ＣＥ）技术设计了ＣＥ ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号。

误码率仿真结果表明，在信噪比为６ｄＢ时，１６ＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的误码率大约为８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的３．３倍。

模糊函数仿真结果表明，ＯＦＤＭ ８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号的鲁棒性强于８＋８ＡＰＳＫ ＬＦＭ雷达通信一体化脉冲信号，ＣＥ技术可以有效提高信号的距离和速度分辨率性能。

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。

《盲均衡算法及其FPGA实现的研究》篇一一、引言在现代通信系统中，信号传输的可靠性和效率至关重要。

然而，由于信道中的多径干扰、噪声以及其他因素的影响，接收到的信号往往会发生失真。

为了克服这些问题，盲均衡技术应运而生。

盲均衡算法能够在无需已知确切信道信息的情况下，通过接收到的信号本身进行均衡处理，从而恢复原始信号。

本文将重点研究盲均衡算法及其在FPGA（现场可编程门阵列）上的实现。

二、盲均衡算法概述盲均衡算法是一种自适应滤波技术，它利用接收到的信号统计特性进行信道均衡。

该算法无需发送训练序列或已知的信道状态信息，因此具有较高的灵活性和适应性。

目前，常见的盲均衡算法包括恒模算法（CMA）、最小均方误差算法（MMSE）等。

三、CMA盲均衡算法原理恒模算法（CMA）是一种常用的盲均衡算法，其基本思想是通过调整滤波器的系数，使得滤波器输出信号的模值恒定，从而达到均衡效果。

CMA算法具有计算复杂度低、易于实现等优点，因此在实际通信系统中得到了广泛应用。

四、FPGA实现盲均衡算法的优势FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有并行处理能力强、可定制化程度高等优点。

将盲均衡算法在FPGA上实现，可以充分利用FPGA的硬件加速特性，提高算法的处理速度和效率。

此外，FPGA还具有较低的功耗和较高的稳定性，适用于各种复杂的通信环境。

五、FPGA实现CMA盲均衡算法的设计与实现在FPGA上实现CMA盲均衡算法，需要设计合适的硬件结构和算法流程。

首先，根据CMA算法的原理和FPGA的特点，设计滤波器的系数更新逻辑和数据处理流程。

其次，利用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编写代码，实现滤波器的硬件结构。

最后，通过仿真和测试验证设计的正确性和性能。

六、实验结果与分析通过在FPGA上实现CMA盲均衡算法，并进行实际通信环境的测试，可以得出以下结论：1. FPGA实现的CMA盲均衡算法具有较高的处理速度和效率，能够快速适应信道变化。

OFDM系统在多径衰落信道下的定时同步算法杨奕【摘要】传统的协作OFDM精确定时同步算法多以度量函数的能量作为判定条件来判定同步位置,使得算法同步位置为能量最强径而不是期望的第一径,针对这一问题,提出一种基于加权CAZAC序列的第一径精确检测算法.算法根据噪声功率设置自适应门限来实现第一径精确检测.仿真结果表明,所提方案在多径衰落信道下能实现第一径准确检测.%Traditional cooperative OFDM precise timing synchronization algorithm usually takes the measuring of the function energy as a judging criteria to determine the synchronizationposition,which makes the algorithm synchronization position is the path with strongest energy rather than the first arrival path usually expected.To tackle this problem,a first arrival path precise detection algorithm based on weighted CAZAC sequence is presented.The algorithm realizes first arrival path precision detection by setting self-adapting threshold according to noise power. Simulation results show that the proposed algo-rithm can realize first arrival path precise detection under the multi-path fading channel.【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2017(038)004【总页数】6页(P51-56)【关键词】协作通信;检测概率正交频分复用系统;恒包络零自相关序列;第一径检测【作者】杨奕【作者单位】重庆金美通信有限责任公司,重庆400030【正文语种】中文【中图分类】TN911.72在协作通信系统中，协作协议的有效运行需要以同步技术作为保证；对协作OFDM系统而言，定时偏差会导致各中继信号在目的节点的FFT窗口位置不同，进入FFT窗口的OFDM接收数据不同，这同样会引入混合接收信号符号间干扰（ISI），降低接收信号有效信噪比。

一种有效的正交化恒模算法
郭艳;方大纲;梁昌洪
【期刊名称】《北京邮电大学学报》
【年(卷),期】2002(25)1
【摘要】利用奇异值分解确定了用户信号的个数 ,并把天线阵接收的数据矩阵映射到信号子空间上 ,进而在该空间中讨论波束形成问题并导出了多用户波束形成的必要条件 ,依据此条件将正交化过程引入最小二乘恒模算法并提出了正交化恒模算法 .【总页数】4页(P30-33)
【关键词】盲波束形成;正交化恒模算法;智能天线
【作者】郭艳;方大纲;梁昌洪
【作者单位】南京理工大学毫米波技术实验室;西安电子科技大学天线与微波国防重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN821.91
【相关文献】
1.一种改进的变步长恒模算法 [J], 张继荣;李岱英
2.一种基于恒模算法和梯度算法结合的波束形成75法 [J], 张中仅;梅本春
3.一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法 [J], 李彬;陈凯;喻俊浔;钟华;陈明亮
4.恒模算法在长距离射频光正交频分复用系统中的应用 [J], 高丽娜;姜伟虎;姜广胜
5.相干偏振复用正交相移键控实时相干接收中的并行流水型恒模算法(英文) [J], 舒能;李岩;王宁;张新平;陈刚;伍剑;林金桐
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跳频信号的归一化多普勒频差最大似然估计王旭;谢磊;张孔明;何子述【摘要】针对双站定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题,提出了归一化的频差最大似然估计算法,利用两个定位站接收到的跳频脉冲串信号,构建一个关于基准跳频频率多普勒频差的似然函数,通过网格搜索得到使似然函数最大的多普勒频差估计,既解决了跳频信号在不同跳频频率上多普勒频差不一致的问题,又充分利用在不同频率的脉冲串信号提高了多普勒频差估计精度.通过仿真对算法的性能进行了评估,结果表明,与基于子空间的算法比较,在脉冲数达到240个时,所提算法执行效率提升30％以上.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2018(058)012【总页数】6页(P1402-1407)【关键词】跳频脉冲信号;多普勒频差估计;最大似然估计;网格搜索【作者】王旭;谢磊;张孔明;何子述【作者单位】西南电子电信技术研究所,成都 610041;电子科技大学电子工程学院,成都 611731;西南电子电信技术研究所,成都 610041;电子科技大学电子工程学院,成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN9531 引言跳频是最常用的扩频方式之一，应用广泛，提高跳频通信信号的无源定位性能具有重要的意义[1]。

本文研究无源双站对运动目标定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题，而关于双站情况下利用到达时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)和多普勒频差(Frequency Difference of Arrival，FDOA)对运动辐射源目标进行无源定位的机理在相关文献中已有论述[2-4]。

FDOA指某一运动目标相对于两个定位站的多普勒频率的差值。

利用FDOA和TDOA可以实现目标定位、跟踪等[5-8]。

对于运动目标的FDOA和TDOA的联合估计，常见的算法包括基于子空间的频域高分辨时差测量算法[9]、基于盲波束形成的方法[10-11]和Hough变换[12]等，而这些算法往往涉及到自相关矩阵的求逆或者谱分解，计算量比较大。

非恒包络调制（Non-constant Envelope Modulation, NEM）是无线通信领域的一种调制方式，它与恒包络调制（Constant Envelope Modulation）相对。

在恒包络调制中，信号的振幅是恒定的，而在非恒包络调制中，信号的振幅是变化的。

非恒包络调制的一个特点是，其信号的包络可能会在某些时刻进入饱和区。

饱和区是指放大器的输出功率达到最大值，不能再继续增大的区域。

当信号的包络进入饱和区时，信号的幅度可能会超过放大器的最大输出功率，导致信号失真。

为了解决这个问题，可以在非恒包络调制中使用预失真技术。

预失真技术是指在信号进入放大器之前，先对信号进行一些处理，使得信号的幅度在进入饱和区之前就提前进行压缩，从而避免信号失真。

通过预失真技术，可以在不增加放大器复杂度的情况下，提高非恒包络调制的性能。

以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询无线通信领域专业人士。