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文檔簡介
1、常見的盲均衡方法有以下幾種:基于Bussgang技術(shù)的算法,基于高階譜和循環(huán)譜法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。其中Bussgang類的方法具有計(jì)算量少,過程簡單的優(yōu)點(diǎn),但是收斂速度慢,且對(duì)初始化條件依賴性很大,因?yàn)槌跏蓟牟缓线m容易造成結(jié)果收斂點(diǎn)偏差甚至發(fā)散。而基于高階譜的方法具有的優(yōu)點(diǎn)是:收斂速度快,且能抑制高斯加性有色噪聲,然而其缺點(diǎn)就是計(jì)算量非常龐大,大大的限制了其實(shí)際應(yīng)用。 本文提出了以變步長理論為手段的改進(jìn)Bussgang類算法,和
2、以歸一化理論,對(duì)稱反對(duì)稱技術(shù)為手段的改進(jìn)高階譜類算法。 在以上基礎(chǔ)上,本文還提出一種將Bussgang方法和高階譜方法結(jié)合的思想,取兩者的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)互補(bǔ)相互的缺點(diǎn),使得盲均衡在計(jì)算量和收斂速度上達(dá)到一個(gè)比較高的平衡點(diǎn)。該方法稱為“基于高階譜初始化的Bussgang類盲均衡算法”,因?yàn)锽ussgang類算法在初始階段收斂速度很慢,而后來能逐漸加快,而基于高階譜的算法法在初始階段收斂速度很快,后來卻會(huì)變慢。且Bussgang類法的代
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