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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
: I" `; t1 d9 T$ o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7 a9 y1 g) e& e
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7 ?, R. v/ f+ D& t y/ c
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。$ L( }' U% r& F; ` g
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
; d9 L) H |0 O" s1 ]3 k1 引言* _3 n$ p4 R2 y$ h8 Y
在数字通信系统中，作为克服符号间串扰的重
) i) l, D/ Q$ ]5 I7 g7 C+ O, H要手段，盲均衡技术得到了广泛的研究。在众多盲3 `: {9 E) |9 E( ~) S K4 _' I% G
均衡算法中，Bussgang 类盲均衡算法是目前应用最) g5 F7 H0 _ x1 a' V( r
广泛的一类盲均衡算法[1]，其依据不同准则设计非线
( m7 }' p" U3 m; f3 L, H) _& _$ N性代价函数，采用随机梯度法对均衡器系数进行调* u% @2 t$ T/ O2 v, j) b7 c% ^* C3 @9 S
整，最具代表性[2]的有常模算法(Constant Modulus
$ C, M* @$ Q L' ]6 P* QAlgorithm, CMA) 、精简星座算法 (Reduced 3 ~% ^% j4 a; ~' ~# R
Constellation Algorithm, RCA) 、多模算法
+ y: e( J% Y! R(Multi-Modulus Algorithm, MMA)等。该类算法具& B3 e# e0 y) F* z4 U
有原理简单、易于实现等优点，但也存在收敛速度- B6 D- t/ B0 y; v+ u
慢，需要较大的数据量，对步长因子及均衡器长度) z8 D4 w; c& [, ]/ w( ~
; F3 d# a; b( m7 B( t- @% H: f7 X% e7 J: L; m
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附件下载： n$ ^& B2 B1 G2 V D) }, ~8 Y7 h. C
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发表于 2021-3-11 13:11
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