导读:本文包含了双模盲均衡算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:盲均衡,脉冲噪声,凸组合结构,余弦代价函数
双模盲均衡算法论文文献综述
王旭光,陈红,褚鼎立[1]（2019）在《基于余弦代价函数的双模盲均衡算法》一文中研究指出盲均衡算法不需要训练序列,就能够有效降低码间串扰(ISI),但是在脉冲噪声环境下,现有单滤波器均衡算法不能有效平衡收敛速率与均衡误差,算法收敛后ISI仍然较高。针对上述问题,提出了一种基于余弦代价函数的凸组合双模盲均衡算法。该算法将2个盲均衡器并联使用,其中一个作为快速滤波器以保证收敛速率,另一个作为慢速滤波器以降低均衡误差。为了进一步抑制脉冲噪声,将分数低阶统计量引入到基于余弦代价函数的盲均衡算法和基于判决反馈准则的盲均衡算法中,并分别作为快速滤波器和慢速滤波器的权向量更新算法。仿真实验表明:当噪声设置为25 dB的高斯白噪声时,新算法收敛后ISI会低于常模盲均衡算法CMA和基于余弦代价函数的盲均衡算法CCF,星座图也较为清晰;当噪声环境为28 dB的α稳定分布噪声时,新算法利用分数低阶统计量以抑制脉冲噪声,能够得到较低的ISI和清晰的星座图,而凸组合结构兼顾了稳态误差与收敛速率,在进一步降低稳态误差的同时确保了较快的收敛速率。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
郑亚强[2]（2019）在《基于退火狼群算法的小波加权多模盲均衡算法优化》一文中研究指出为解决小波加权多模盲均衡算法在实现水声信道均衡的过程中,由于采用随机梯度下降法最小化非凸性代价函数,而导致的收敛速度慢和稳态误差大等问题,本文提出了基于退火狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法嵌入狼群围攻行为结束后和狼群发生更新之前,增强基本狼群算法的全局寻优能力,利用其最小化小波加权多模盲均衡算法中的非凸性代价函数。仿真结果表明,本文算法与小波加权多模盲均衡算法以及基本狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法相比,具有收敛迅速、稳态误差小,星座图更清晰等优点。(本文来源于《安徽科技学院学报》期刊2019年03期）
王瑜[3]（2019）在《面向毫米波应用的一种改进的常数模盲均衡算法》一文中研究指出本文面向毫米波零中频架构,针对毫米波系统信道时变性、环境敏感性,以及零中频载波同步性能等问题,对现有的盲均衡算法进行了理论分析,并对CMA、MCMA两种具备工程化意义的算法进行了仿真实验分析。结合毫米波大容量数据高速处理需求,给出了可硬件实现的并行处理方法。最后,针对CMA算法收敛后剩余误差较大的问题进行了改进,结合泄漏算法和高阶累积量思想提出了一种修正的CMA算法,在与传统CMA算法收敛速度相当的条件下降低了系统的码间干扰。(本文来源于《现代导航》期刊2019年02期）
李彬,陈凯,喻俊浔,钟华,陈明亮[4]（2019）在《一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法》一文中研究指出针对脉冲噪声下恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)失败的问题,通过分析脉冲噪声的影响,提出了一种基于最小均方(Least Mean Square,LMS)准则的对数型恒模算法(Logarithmic-type CMA,LT-CMA)。LT-CMA利用对数函数的非线性变换特性自适应地抑制强脉冲噪声对误差函数的影响,并且利用l2-范数进行信号归一化处理以增强算法的稳健性。仿真结果表明,所提出的LT-CMA可以适应于高斯噪声环境和脉冲噪声环境;与经典自适应均衡算法相比,在收敛速度和稳健性两方面上,所提出的LT-CMA都有显着的提升。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年02期）
李健,刘经宇,刘丽霞,陈亮,郭梓甲[5]（2018）在《恒模盲均衡算法在运载器通信系统中的应用》一文中研究指出为实现运载器快速机动发射,运载器与地面测试系统突破传统电缆束缚,采用无线通信方式进行信息交互。随着无线通信速率的不断提高,尤其是在多径干扰和敌方干扰下信道呈现出频率选择性衰落,接收端将产生严重的码间干扰(ISI),系统误码率难以满足运载器与地面测试系统通信需求。为此研究了恒模盲均衡算法(CMA),并在此基础上提出了改进的CMA算法,理论分析与仿真结果表明,改进算法能有效抑制噪声,收敛速度快,稳态均方误差更小,均衡后的信号恢复效果明显。(本文来源于《航天控制》期刊2018年04期）
马丽萍[6]（2018）在《多模盲均衡算法的稳态性能研究》一文中研究指出在移动通信领域发展迅速的今天,码间干扰和信道干扰依旧是影响通信质量的重要因素。盲均衡技术能很精准的补偿传输信道过程中的信道特性,减少码间干扰,提高通信质量,可以获得更好的均衡效果,同时不需要训练序列的特点又提高了信道效率。最常用的盲均衡算法是常模盲均衡算法,但该算法无法纠正相位旋转的问题,多模盲均衡算法的出现解决了该问题。多模盲均衡算法就是将常模盲均衡算法中的实部和虚部分开来计算的盲均衡算法,相对于常模盲均衡算法不但具有更快的收敛速度,而且还可以纠正相位旋转。本文以多模盲均衡算法的迭代过程中的能量守恒关系为出发点,深入研究了多模盲均衡算法的稳态性能。主要从以下几个方面进行:(1)针对p=1、p=2的多模盲均衡算法的稳态均方误差进行了理论分析,推导出了稳态均方误差的表达式,又分别同p=1、p=2的常模盲均衡算法的稳态性能进行比较,得出p=2的多模盲均衡算法的稳态性能优于p=2的常模盲均衡算法,p=1时却恰恰相反。最后利用仿真实验验证理论分析正确性。(2)针对p=1、p=2的多模盲均衡算法的稳态跟踪超量均方误差进行了理论分析,推导出了稳态跟踪超量均方误差、最小稳态跟踪超量均方误差以及最优步长的表达式,又分别同p=1、p=2的常模盲均衡算法的跟踪性能进行比较,同样得出p=2的多模盲均算法的跟踪性能优于p=2的常模盲均衡算法,p=1时却恰恰相反。最后利用仿真实验验证理论分析正确性。(3)提出基于凸组合的多模盲均算法,并对算法的稳态均方误差进行了理论分析。通过大量仿真实验可知,经过凸组合后的算法的收敛速度和稳态误差都有了一定的改善,同时也验证了理论分析的稳态均方误差正确性。(本文来源于《大连海事大学》期刊2018-01-01）
苏静[7]（2017）在《恒模盲均衡算法的现状研究》一文中研究指出从传统自适应均衡技术的缺点,引出盲均衡技术的产生与发展。CMA算法是一种最为经典的Bussgang类盲均衡算法,本文分别研究了CMA算法的研究对象、研究方法、性能分析的发展和现状,为后续CMA算法的改进提供了思路。(本文来源于《科学技术创新》期刊2017年35期）
高敏,郭业才[8]（2017）在《基于列维飞行复形猴群算法的多模盲均衡算法》一文中研究指出针对传统多模盲均衡算法(MMA)在最小化代价函数时采用梯度思想而导致的易陷入局部最优、收敛速度慢、收敛后稳态误差大等问题,提出一种基于列维飞行复形猴群算法的多模盲均衡算法。用具有优秀搜索路径的列维飞行模式来确定猴群算法中的爬步长,增强搜索随机性的同时有助于跳出局部最优,将复形法嵌入望跳过程加强局部搜索,提高了猴群算法的搜索效率和优化性能,结合MMA能提高信号均衡质量。仿真实验表明,新算法收敛速度更快,均方误差更低。(本文来源于《宿州学院学报》期刊2017年12期）
马济通,邱天爽,李蓉,夏楠,李景春[9]（2018）在《脉冲噪声下基于Renyi熵的分数低阶双模盲均衡算法》一文中研究指出针对脉冲噪声下盲均衡器难以快速收敛并有效抑制噪声的问题,该文提出一种基于Renyi熵的分数低阶双模盲均衡算法。该算法将Renyi熵与分数低阶统计量相结合并用作代价函数来更新盲均衡器权向量,利用Renyi熵提高算法的收敛速度,利用分数低阶统计量增强算法对脉冲噪声的抑制能力。为了提升系统稳健性,该文进一步提出双阈值加权判决法,通过设置双阈值并引入非线性加权函数,使得两种代价函数之间的切换更为平滑。在不同脉冲性噪声、不同信道环境下进行仿真实验,结果表明,该文算法既能有效抑制脉冲噪声,又具有较快的收敛速度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年02期）
曾乐雅,许华,王天睿[10]（2016）在《自适应切换双模盲均衡算法》一文中研究指出常数模算法在无线通信系统的盲均衡中得到广泛的使用,为了进一步降低稳态误差通常选择将其与判决引导最小均方误差算法相结合,传统的双模切换盲均衡算法通过人为设定门限值实现两种算法的硬切换,其切换时机选择的合理性无法保证,不能充分凸显双模切换的长处。该文利用凸组合结构借助遵循一定规则迭代变化的联合参数将两种算法进行结合,实现两种算法模式的切换,自适应地选择切换时机,并通过对算法的修正和混合参数归一化的改进使在克服恢复信号相位偏转的同时加快了收敛速率、降低了稳态误差;另外,对稳态性能进行推导分析得到了理论的稳态模型。仿真结果证明稳态性能与模型推导结果保持一致,参数归一化改进所得效果较为明显,与同类其它双模切换算法相比具有更优的性能。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2016年11期）
双模盲均衡算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决小波加权多模盲均衡算法在实现水声信道均衡的过程中,由于采用随机梯度下降法最小化非凸性代价函数,而导致的收敛速度慢和稳态误差大等问题,本文提出了基于退火狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法嵌入狼群围攻行为结束后和狼群发生更新之前,增强基本狼群算法的全局寻优能力,利用其最小化小波加权多模盲均衡算法中的非凸性代价函数。仿真结果表明,本文算法与小波加权多模盲均衡算法以及基本狼群算法优化的小波加权多模盲均衡算法相比,具有收敛迅速、稳态误差小,星座图更清晰等优点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双模盲均衡算法论文参考文献
[1].王旭光,陈红,褚鼎立.基于余弦代价函数的双模盲均衡算法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2019
[2].郑亚强.基于退火狼群算法的小波加权多模盲均衡算法优化[J].安徽科技学院学报.2019
[3].王瑜.面向毫米波应用的一种改进的常数模盲均衡算法[J].现代导航.2019
[4].李彬,陈凯,喻俊浔,钟华,陈明亮.一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法[J].电讯技术.2019
[5].李健,刘经宇,刘丽霞,陈亮,郭梓甲.恒模盲均衡算法在运载器通信系统中的应用[J].航天控制.2018
[6].马丽萍.多模盲均衡算法的稳态性能研究[D].大连海事大学.2018
[7].苏静.恒模盲均衡算法的现状研究[J].科学技术创新.2017
[8].高敏,郭业才.基于列维飞行复形猴群算法的多模盲均衡算法[J].宿州学院学报.2017
[9].马济通,邱天爽,李蓉,夏楠,李景春.脉冲噪声下基于Renyi熵的分数低阶双模盲均衡算法[J].电子与信息学报.2018
[10].曾乐雅,许华,王天睿.自适应切换双模盲均衡算法[J].电子与信息学报.2016