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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
: ^- y# Q2 q! x" B4 l; n$ f' z _4 ^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 S. B N2 o) U% C7 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
% M- Z) z# m d' d/ e$ ]6 K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。
. u( A# U0 s5 f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( ^5 C" D# T+ D1 z: ]- k
1 引言
9 H3 O1 k5 P. p在数字通信系统中，作为克服符号间串扰的重# L/ k# F" J0 i7 n- {
要手段，盲均衡技术得到了广泛的研究。在众多盲
# [' n% H6 l! Q' G均衡算法中，Bussgang 类盲均衡算法是目前应用最; E6 N& m3 q7 ^/ P& o
广泛的一类盲均衡算法[1]，其依据不同准则设计非线
: O9 t. a: e! E, n; y% A性代价函数，采用随机梯度法对均衡器系数进行调
' d! g3 c6 L- t$ P, z+ A" P! H. q5 G整，最具代表性[2]的有常模算法(Constant Modulus & [4 X9 M- b" n5 [% C" x
Algorithm, CMA) 、精简星座算法 (Reduced ) Q& {" q% f& U) V, K- ]- |4 Y% T, s9 u
Constellation Algorithm, RCA) 、多模算法% y k' X* z9 l+ d$ H5 k1 }
(Multi-Modulus Algorithm, MMA)等。该类算法具
' p! p" p0 ?8 Z+ T- \4 F有原理简单、易于实现等优点，但也存在收敛速度+ s. T! H e# U0 m- w) O6 A0 `) c
慢，需要较大的数据量，对步长因子及均衡器长度# T9 M- P3 _- [% ]% j0 D( A+ P9 @
. t) w! A; @: P4 b
3 j$ j3 X: B6 ] M1 [* L7 X. i. o) f$ g4 L
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5 d6 o. j- a8 E" ~% g. Q; P
附件下载：! M1 r; Z. X$ c; P1 y, ~
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发表于 2021-3-11 13:11
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