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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 |$ Z0 P8 V" G9 i. i" ]2 C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* a& p* p j# N$ u/ \
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6 G8 l0 t& M9 X/ L, {. G
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。" C: F, q8 Q- z3 z
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9 ~/ h" G- m1 l0 G
1 引言- b: ~) I9 \+ `* J
在数字通信系统中，作为克服符号间串扰的重
# E8 `5 f; i$ _7 D/ K7 g* M要手段，盲均衡技术得到了广泛的研究。在众多盲
0 y; C3 r& \/ X% m/ J均衡算法中，Bussgang 类盲均衡算法是目前应用最' S- J8 [8 Y: E, j" }
广泛的一类盲均衡算法[1]，其依据不同准则设计非线6 y8 B: z7 q& k& ^3 w" i( e4 d, @
性代价函数，采用随机梯度法对均衡器系数进行调, w: \- v2 L$ r& ]# S: i
整，最具代表性[2]的有常模算法(Constant Modulus
$ w7 ]: {: D* U3 jAlgorithm, CMA) 、精简星座算法 (Reduced * r$ `9 |3 m6 Q2 ~
Constellation Algorithm, RCA) 、多模算法
- M* @3 @3 {6 f; p7 t(Multi-Modulus Algorithm, MMA)等。该类算法具
9 \; k% R* z( U6 c有原理简单、易于实现等优点，但也存在收敛速度
/ N* b0 S1 A& _/ P: H慢，需要较大的数据量，对步长因子及均衡器长度
2 _! [" k8 I. S1 y/ f: V f( K, R1 G$ d# u
Z/ A; \3 h0 d1 T% x9 S- _; `# B
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附件下载：2 {) y: @. X1 |* _5 \
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发表于 2021-3-11 13:11
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