适用于稀疏多径信道的稀疏自适应常模盲均衡算法
发布时间：2020-12-18 10:35
为了提高稀疏多径信道盲均衡器的收敛速度,提出了一种适用于多进制相移键控（MPSK,M-order phase-shift keying）信号的l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法首先利用信号的常模特性和均衡器抽头系数的稀疏性,构造出基于l0-范数约束的稀疏常模盲均衡代价函数,然后依据梯度下降法推导出均衡器抽头系数更新公式,并对迭代步长进行归一化和比例系数化。算法为每个抽头系数分配与其当前时刻的幅度成正比的步长参数,并自适应地对幅度极小系数做向零收缩微调。理论分析和仿真实验表明,与现有稀疏多径信道盲均衡算法相比,该算法在保持较低剩余符号间干扰的同时,能有效提高均衡器的收敛速度。
【文章来源】：通信学报. 2017年01期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
效基带盲均衡策统樟刑
·156·通信学报第38卷图4不同MPSK信号调制阶数下本文算法的ISI曲线5结束语针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题，提出了一种l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法利用稀疏多径信道均衡器抽头系数的稀疏特点，在抽头系数的更新过程中，为幅度显著系数分配较大步长，为幅度极小系数分配较小步长，并根据抽头系数的幅度自适应地调整迭代步长，同时对幅度极小系数做向零收缩微调，这样不仅加快了幅度显著系数的收敛速度，而且保证了幅度极小系数的稳定收敛。仿真结果验证了本文算法在保持较低剩余ISI的同时，能大幅度提高均衡器的收敛速度。需要指出的是，本文算法并未给出正则化参数γ的最优选取准则，接下来进一步的工作可以尝试结合优化算法确定γ的最优取值。参考文献：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-图24种算法的均衡器抽头系数变化曲线图34种算法的ISI曲线2017017-8
·156·通信学报第38卷图4不同MPSK信号调制阶数下本文算法的ISI曲线5结束语针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题，提出了一种l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法利用稀疏多径信道均衡器抽头系数的稀疏特点，在抽头系数的更新过程中，为幅度显著系数分配较大步长，为幅度极小系数分配较小步长，并根据抽头系数的幅度自适应地调整迭代步长，同时对幅度极小系数做向零收缩微调，这样不仅加快了幅度显著系数的收敛速度，而且保证了幅度极小系数的稳定收敛。仿真结果验证了本文算法在保持较低剩余ISI的同时，能大幅度提高均衡器的收敛速度。需要指出的是，本文算法并未给出正则化参数γ的最优选取准则，接下来进一步的工作可以尝试结合优化算法确定γ的最优取值。参考文献：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-图24种算法的均衡器抽头系数变化曲线图34种算法的ISI曲线2017017-8
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于正交小波变换的稀疏权盲均衡算法[J]. 郭业才,郭福东,丁雪洁. 数据采集与处理. 2010(05)
[2]稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法研究[J]. 张艳萍,赵俊渭,李金明. 电子与信息学报. 2006(06)
[3]一种用于水声信道的稀疏权超指数迭代盲均衡算法研究[J]. 孙丽君,孙超. 电子与信息学报. 2005(08)
[4]LMS和归一化LMS算法收敛门限与步长的确定[J]. 曾召华,刘贵忠,赵建平. 电子与信息学报. 2003(11)
硕士论文
[1]稀疏信道估计关键技术研究[D]. 傅剑斌.解放军信息工程大学 2013
本文编号：2923853
【文章来源】：通信学报. 2017年01期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
效基带盲均衡策统樟刑
·156·通信学报第38卷图4不同MPSK信号调制阶数下本文算法的ISI曲线5结束语针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题，提出了一种l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法利用稀疏多径信道均衡器抽头系数的稀疏特点，在抽头系数的更新过程中，为幅度显著系数分配较大步长，为幅度极小系数分配较小步长，并根据抽头系数的幅度自适应地调整迭代步长，同时对幅度极小系数做向零收缩微调，这样不仅加快了幅度显著系数的收敛速度，而且保证了幅度极小系数的稳定收敛。仿真结果验证了本文算法在保持较低剩余ISI的同时，能大幅度提高均衡器的收敛速度。需要指出的是，本文算法并未给出正则化参数γ的最优选取准则，接下来进一步的工作可以尝试结合优化算法确定γ的最优取值。参考文献：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-图24种算法的均衡器抽头系数变化曲线图34种算法的ISI曲线2017017-8
·156·通信学报第38卷图4不同MPSK信号调制阶数下本文算法的ISI曲线5结束语针对稀疏多径信道下MPSK信号的快速盲均衡问题，提出了一种l0-范数约束的比例系数归一化最小均方常模盲均衡算法。该算法利用稀疏多径信道均衡器抽头系数的稀疏特点，在抽头系数的更新过程中，为幅度显著系数分配较大步长，为幅度极小系数分配较小步长，并根据抽头系数的幅度自适应地调整迭代步长，同时对幅度极小系数做向零收缩微调，这样不仅加快了幅度显著系数的收敛速度，而且保证了幅度极小系数的稳定收敛。仿真结果验证了本文算法在保持较低剩余ISI的同时，能大幅度提高均衡器的收敛速度。需要指出的是，本文算法并未给出正则化参数γ的最优选取准则，接下来进一步的工作可以尝试结合优化算法确定γ的最优取值。参考文献：[1]GELLERB,CAPELLANOV,JOURDAING.Equalizerforrealtimehighratetransmissioninunderwatercommunications[C]//IEEEInter-nationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing.1995:3179-3182.[2]MILEOUNISG,BABADIB,KALOUPTSIDISN,etal.Anadaptivegreedyalgorithmwithapplicationtononlinearcommunications[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2010,58(6):2998-3007.[3]LALOSAS,VLACHOSE,BERBERIDISK,etal.Greedyalgorithmsforsparseadaptivedecisionfeedbackequalization[C]//IEEEInterna-图24种算法的均衡器抽头系数变化曲线图34种算法的ISI曲线2017017-8
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于正交小波变换的稀疏权盲均衡算法[J]. 郭业才,郭福东,丁雪洁. 数据采集与处理. 2010(05)
[2]稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法研究[J]. 张艳萍,赵俊渭,李金明. 电子与信息学报. 2006(06)
[3]一种用于水声信道的稀疏权超指数迭代盲均衡算法研究[J]. 孙丽君,孙超. 电子与信息学报. 2005(08)
[4]LMS和归一化LMS算法收敛门限与步长的确定[J]. 曾召华,刘贵忠,赵建平. 电子与信息学报. 2003(11)
硕士论文
[1]稀疏信道估计关键技术研究[D]. 傅剑斌.解放军信息工程大学 2013
本文编号：2923853
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