cma盲均衡算法的仿真研究畢業論文(存儲版)

　　

【正文】 .................................................................................8 恒模算法的提出 ..............................................................................................................8 恒模算法的理論推導 ......................................................................................................9 步長因子對恒模算法收斂性能的影響 ........................................................................113 基于剩余誤差的變步長恒模盲均衡算法...........................................................................17 恒模算法中剩余誤差的分析 ........................................................................................17 基于 MSE 的變步長恒模盲均衡算法 ..........................................................................18 基于 MSE 的變步長恒模盲均衡算法的表達形式 ...............................................18 算法性能分析..........................................................................................................18 基于 MSE 的變步長恒模算法的 MATLAB 實現 ........................................................19結論...........................................................................................................................................24參考文獻...................................................................................................................................25附錄 ...........................................................................................................................................26致謝 ...........................................................................................................................................321 緒論盲均衡是一種新興的自適應均衡技術，它不需要參考輸入的訓練序列來維持正常工作，僅依據接收序列本身的先驗信息來均衡信道特性。CMA 盲均衡算法仿真研究摘要盲均衡是一種新興的自適應均衡技術，它不需要參考輸入的訓練序列來維持正常工作，僅依據接收序列本身的先驗信息來均衡信道特性。因此，在數據通信系統中不必發送訓練序列，可以提高信道效率，同時盲均衡技術還可以獲得更好的均衡性能。這種均衡器在數據傳輸之前，通常需要預先發送一段收端和發端都已知的訓練序列。(2) 對于嚴重的衰落信道，訓練序列必須頻繁發送。自此以后，許多專家學者都投入到盲均衡的研究中，從不同方面采用各種代價函數和優化方法，得出許多應用于不同場合的盲均衡算法。此類算法是以一種迭代方式進行盲均衡，并在均衡器輸出端對輸出信號作無記憶非線性變換。因此，在誤碼率滿足要求的前提下，應降低均衡算法的計算復雜度。均衡器的訓練就屬于此種情況但當 未知時,即3個參數中只有一個()hn ()x是已知,求解就相當困難, 這就是盲均衡或盲解積。Bussgang類盲均衡算法作為盲均衡算法的一個分支，是在傳統的自適應濾波器的基礎上發展起來的。如果一個隨機過程滿足下式條件時：()xn (210){()}{()}ExnkEgk?????則該過程叫做Bussgang過程。 (211)()()Lixnyni???iW2 (212)(1)(n?W=?()en*Y式中，2L+1為均衡器長度， ，181。 Sato 算法M 進制 PAM(脈沖幅度調制)系統的盲均衡最早是 Sato 于 1975 年提出的。CMA以其計算復雜度低、易于實時實現等優點，成為通信系統中廣泛應用的盲均衡技術。 ht是頻率偏移和相位抖動引起的時變相位移。CMA 在初始化、收斂速率與超量 MSE 等方面有它自己的特點。=+ + + (240)??Hz1Z?2?3Z?4?5Z?6?0 500 1000 1500 2022 2500 3000 3500 4000 4500 代代代代MSECMA u1=u2==(a)收斂曲線1 0 1101代代代代 1 0 1 101代代代代(b) 4QAM 信號的星座圖 (c) 均衡器輸入星座圖 1 0 1 101代代代代 1 0 1 101代代代代(d)步長 對應的均衡器輸出星座 (e) 步長 對應的均衡器輸出星座1 0 1101代代代代(f) 步長 對應的均衡器輸出星座圖 25 不同步長 CMA 算法仿真圖 25(a)為 4QAM 信號通過典型電話信道采用不同步長值對應的收斂曲線比較。=1+ + (241)??Hz1Z?23Z?40 100 200 300 400 500 600 70012代代代代MSECMA u1=u2=(a)收斂曲線1 0 1101代代代代 2 1 0 1 221012代代代代(b) 4QAM 信號的星座圖 (c) 均衡器輸入星座圖2 1 0 1 221012代代代代 2 1 0 1 221012代代代代(d)步長 對應的均衡器輸出星座 (e)步長 對應的均衡器輸出星座圖 26 不同步長 CMA 算法仿真圖 26 (a)為 4QAM 信號通過普通信道采用不同步長值對應的收斂曲線比較。步長在算法收斂過程中起著非常重要的作用，采用大步長，每次調整抽頭系數的幅度就大，體現到收斂性能上就是算法收斂速度和跟蹤速度快，當均衡器抽頭系數接近最優值時，抽頭系數將在最優值附近一個較大的范圍內來回抖動而無法進一步收斂，因而會有較大的穩態剩余誤差。3 基于剩余誤差的變步長恒模盲均衡算法將變步長思想應用于恒模算法就是在算法收斂初期加大步長，以加快收斂速度，當算法收斂后，減小步長，以減小穩態剩余誤差。首先變步長算法在收斂之前應一直采用較大步長才能真正起到加快收斂速度的作用，用剩余誤差作步長控制往往是開始時步長較大，收斂速度也快，但剩余誤差迅速下降，步長隨之很快變小，收斂速度變慢，總體來看收斂速度得不到提高。 算法性能分析(1) 步長變化特性分析將式 (33)代入式 (37)得:=aE()n?2{()}e=aE{ +2()nTTVY+2()n?()nTVY =aE +aE (38){()}{在算法收斂過程中，由于 逐漸向 靠近，所以權誤差矢量呈逐漸減小的W()?趨勢，最后趨于零，所以式(38)中第一項也是逐漸減小，最后趨于零。在設計算法時必須考慮這些因素。在信道時變嚴重，干擾噪聲也較強的環境下，只能折中處理。信道采用普通信道,仿真實驗運行總次數為 2022 次。盲均衡優于傳統自適應均衡之處在于：不需要用訓練序列，發信端無需任何改動，僅在接收端改變算法即可大幅度提高通信系統可靠性，因此可以很好的運用于多點通信系統和廣播系統中的均衡問題。結論盲均衡是一種新的自適應均衡技術，它不再需要參考輸入的訓練序列來維持正常工作，僅依據接收序列本身的先驗信息來均衡信道特性。(2) 提出了一種基于MSE變換的CMA盲均衡算法。(3) 對有盲均衡技術的理論知識加以實現、應用。u2=。 m1=sum(abs(s1).^4)。 w2=w1。 e3=R2(abs(z3(i))^2)。 mse_av1=mse_av1+mse1。r39。,39。迭代次數39。k*39。k*39。for j=1:m s=randint(n,1,M)。measured39。*y。 mse1(i)=e1^2。plot([1:nL+1],mse_av1,39。,14)ylabel(39。k*39。k*39。k*39。改進算法39。,39。 mse_av1=mse_av1/m。 w1=w1+u1*e1*y*conj(x1(i))。*y。 snr=20。mse_av1=zeros(1,nL+1)。k*39。fontsize39。)。legend(39。mse_av3=mse_av3/m。 mse3(i)=e3^2。 e1=R2(abs(z1(i))^2)。)。 for j=1:m s=randint(1,n,M)。L=11。因此，Bussgang類盲均衡算法代價函數的凸性，是一研究的熱點。傳統CMA算法采用固定步長造成收斂速度與收斂精度的矛盾，使其應用受到很大的局限。還表明了，改進算法性能優于恒模算法。由實驗一和實驗二得知在兩種不同信道下改進 CMA 算法收斂速度都明顯快于CMA 算法而且有較小的穩態剩余誤差。從圖 31(b)~(e)中可以看出，算法經過均衡后改進算法的星座更加集中、清晰，即改進算法具有更小的穩態剩余誤差和誤碼率。在信道時變嚴重，而強噪聲干擾較少的環境下應選擇較小的 L 值，以提