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郑亚强 《安徽技术师范学院学报》2014,(2):49-53
为了提高加权多模盲均衡算法对高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法（ASCS-WT-WMMA）。新算法利用自适应步长布谷鸟搜索算法（ASCS）初始化均衡器的权向量,有效避免了权向量陷入局部极小值;利用小波变换（WT）降低信号自相关性;加权多模盲均衡算法（WMMA）利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波多模盲均衡算法、小波加权多模盲均衡算法以及布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法比较,该算法收敛速度更快和稳态误差更小。 相似文献
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针对时变信道需要进行自适应均衡的要求,分析了最常用的常模盲均衡算法,对常模算法的缺点进行了分析,通过修正常模算法的迭代公式,提出了一种基于最优控制步长的改进常模算法,并给出了改进算法的仿真结果。与常用定步长常模算法相比较,该算法能够更快地达到平衡状态,且判决函数足够小,说明该算法较大地改善了常模算法的性能。 相似文献
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为了更好地均衡高阶QAM信号,本文提出了基于改进的布谷鸟搜索算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法(ICS-WT-DWMMA),利用改进了的布谷鸟搜索算法初始化均衡器的权向量,利用小波变换(WT)降低信号自相关性,其中动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)利用由判决符号的指数幂构成的加权项来调整代价函数中的模值.水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波加权多模盲均衡算法和小波动态加权多模盲均衡算法比较,新算法收敛速度更快,稳态误差更小. 相似文献
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布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。 相似文献
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本文提出了实数编码的遗传优化神经网络的盲均衡算法,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷．解决了实际应用中存在神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据的问题,提高了前馈神经网络盲均衡的均衡性能． 相似文献
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将单相有源电力滤波器（APF）作为研究对象,对其负载非线性电流中的谐波电流检测方法进行了进一步的研究．基于自适应噪声对消技术,将基于箕舌线的变步长最小均方（LMS）算法应用于APF谐波检测,同时将其与定步长LMS算法、基于s函数的变步长LMS算法,以及目前最常用的谐波检测算法之一的离散傅里叶滑窗谐波检测方法进行仿真比较．通过仿真分析,该算法具有较小的运算量、稳态误差小、强跟踪能力等特点,并有较好的收敛速度,解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾． 相似文献
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在通信过程中，语音信息易受外界因素影响，导致信号变弱、信息传递出现差错。采用最小均方（LMS）优化算法，利用步长的变化动态调整收敛因子，产生增强语音信号，提高语音通信质量。通过比较不同类型声源在不同噪声强度下采用LMS优化算法处理后声音信号的增强效果，证明了该算法的稳态误差、收敛速度与收敛因子μ的取值关系密切，解决了LMS算法动态误差大的问题，达到了降低信噪比、提升音频质量的目的。 相似文献
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常模算法是最常用的盲均衡算法之一,针对常模算法剩余误差较大、收敛速度慢以及误码率高等缺点,引入变动量因子对其进行修正,并采用无线数字通信系统输出信号对其进行仿真验。仿真结果表明：引入变动量因子后,常模盲均衡算法的剩余误差有所降低,误码率显著降低,收敛速度有一定程度的提高。 相似文献
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针对K-best检测算法易将最优路径舍去的特点和K-best检测算法搜索星座图中所有点的特点,提出一种性能改进型K-best检测算法和几种降低复杂度K-best检测算法.性能改进型K-best检测算法在进行QR分解之前对信道矩阵进行最小均方误差(MMSE)滤波,能有效减小最优路径被舍弃的概率,提高算法性能;降低复杂度K-best检测算法采用类似球形译码检测的方法减少搜索星座图中点的个数.仿真结果显示,性能改进型K-best检测算法比基于排序QR分解(SQRD)的K-best检测算法有1dB的性能增益.降低复杂度K-best检测算法在K=4时有性能损失;当K=8时,降低复杂度K-best检测算法和原K-best检测算法有同样的性能,同时前者比后者需要更少的计算量. 相似文献
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Based on minimum output energy,an improved blind multiuser detection algorithm is proposed by the use of Hopfield neural network.Compared with traditional algorithms,the proposed algorithm does not need the circuit for constraints.The resources are greatly saved and the complexity is reduced as well.The simulation results show that the performance of the improved algorithm is similar to that of the optimal multiuser detection algorithm which is not suitable for the mobile station.Compared with the traditional gradient blind multiuser detection algorithm,the convergence speed of the improved algorithm is quickened. 相似文献