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摘 要：针对稀疏信道的盲均衡问题，在精简星座均衡算法框架下建立线性模型，利用稀疏信道下均衡器固有的稀: ^5 k: W# P' G% l
疏特性，引入具有稀疏促进作用的先验分布对均衡器系数加以约束，使用稀疏贝叶斯学习方法迭代求解均衡器系数$ O" l8 V: I- ?4 F
得到最大后验估计值。该文提出的均衡方法属于数据复用类均衡算法的范畴，能够适用于数据较短的应用场合。与
0 `$ C# T V, z9 ^7 e, d) |, a随机梯度方法相比，算法性能受均衡器长度影响较小，收敛后误符号率性能更好，仿真实验验证了算法的有效性。 K& @$ t- n0 s& F# C& s. T
关键词：数字通信；盲均衡；稀疏信道；精简星座算法；稀疏贝叶斯学习
* b# ^3 U X; e4 c. b1 引言
$ U$ S! U& a" O# E- r3 e0 ?在数字通信系统中，作为克服符号间串扰的重. B& R4 l' o, Q( J) `, ^9 E
要手段，盲均衡技术得到了广泛的研究。在众多盲# n* ~: [& Z1 H8 R2 r* E; [7 U- E
均衡算法中，Bussgang 类盲均衡算法是目前应用最( a! P7 K7 M! A4 ?0 ^: [, C
广泛的一类盲均衡算法[1]，其依据不同准则设计非线
1 u* |, {; _ D( D: m7 f性代价函数，采用随机梯度法对均衡器系数进行调
# o. g3 n; | o整，最具代表性[2]的有常模算法(Constant Modulus # }/ v. ~' \; \9 h$ w1 g8 `( d# {
Algorithm, CMA) 、精简星座算法 (Reduced
; t0 O% }% g; f) e, g& z- pConstellation Algorithm, RCA) 、多模算法
* H, l( r& g5 K0 C( Y5 Y0 m* y(Multi-Modulus Algorithm, MMA)等。该类算法具
, ~0 s2 f) n4 |6 K有原理简单、易于实现等优点，但也存在收敛速度
, p+ d) H! ~& r, p慢，需要较大的数据量，对步长因子及均衡器长度
: B8 _. }7 e8 k& ^9 p( {( J* r/ ^& C$ h+ @, w5 x- T# K7 C: M
8 F# Z3 @0 \5 s' t" ?; b' h v3 S3 Y
, Z: ? n4 `& Y( }* J+ u' W
2 F0 p) V5 @/ g, U附件下载：
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发表于 2021-3-11 13:11
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