α稳定分布噪声下基于核方法的非线性信道均衡算法

发布时间：2018-07-02 11:16

  本文选题：α稳定分布 + 核方法　； 参考：《信号处理》2017年02期

【摘要】：为了提高α稳定分布噪声下非线性信道均衡器的性能,本文利用核方法处理非线性问题,结合最小平均p范数算法的核心思想,构造了α稳定分布噪声下基于核方法的非线性均衡器,提出并推导了α稳定分布噪声下核最小平均p范数均衡算法。首先,通过核函数将接收信号映射到高维特征空间;然后,在高维特征空间中利用LMP算法对信号进行均衡;最后,将均衡器的输出信号表示为内积形式并利用核函数将其转化到输入空间进行计算。理论分析和仿真实验结果表明,与核最小均方算法和最小平均p范数算法相比,新算法在保证收敛速度的前提下降低了稳态误差,能够更好地对α稳定分布噪声下的非线性信道失真进行补偿。
[Abstract]:In order to improve the performance of nonlinear channel equalizer under 伪 -stable distributed noise, the kernel method is used to deal with nonlinear problems, combined with the core idea of the minimum average p-norm algorithm. A kernel method based nonlinear equalizer for 伪 stable distributed noise is constructed, and a kernel minimum average p-norm equalization algorithm is proposed and derived. First, the received signal is mapped to the high-dimensional feature space by kernel function; then, the LMP algorithm is used to equalize the signal in the high-dimensional feature space. The output signal of the equalizer is represented as the inner product and the kernel function is used to transform the output signal into the input space for calculation. The theoretical analysis and simulation results show that the new algorithm can reduce the steady-state error under the premise of ensuring the convergence speed compared with the kernel least mean square algorithm and the minimum average p-norm algorithm. It can better compensate for the nonlinear channel distortion under 伪 -stable distributed noise.
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;
【分类号】：TN911.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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