
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1、分類(lèi)號(hào):分類(lèi)號(hào):TN929.5密級(jí):公開(kāi)密級(jí):公開(kāi)研究生學(xué)位論文研究生學(xué)位論文論文題目(中文)論文題目(中文)基于高斯過(guò)程回歸的盲均衡算法研究基于高斯過(guò)程回歸的盲均衡算法研究論文題目(外文)論文題目(外文)StudyontheblindequalizationalgithmbasedonGaussianprocessregression研究生姓名研究生姓名王芳王芳學(xué)科、專(zhuān)業(yè)學(xué)科、專(zhuān)業(yè)信息與通信工程通信與信息系統(tǒng)信息與通信工程通信與信息系
2、統(tǒng)研究方向研究方向通信系統(tǒng)數(shù)字信號(hào)處理通信系統(tǒng)數(shù)字信號(hào)處理學(xué)位級(jí)別學(xué)位級(jí)別碩士碩士導(dǎo)師姓名、職稱(chēng)導(dǎo)師姓名、職稱(chēng)楊凌副教授楊凌副教授論文工作論文工作起止年月起止年月2016年3月至2017年3月2016年3月至2017年3月論文提交日期論文提交日期2017年4月2017年4月論文答辯日期論文答辯日期2017年6月2017年6月學(xué)位授予日期學(xué)位授予日期2017年6月2017年6月校址:甘肅省蘭州市校址:甘肅省蘭州市I基于高斯過(guò)程回歸的盲均衡
3、算法研究基于高斯過(guò)程回歸的盲均衡算法研究中文摘要中文摘要信道均衡是通信系統(tǒng)抗衰落的三大技術(shù)(分集接收、信道均衡、信道編碼)之一,用來(lái)解決由于信道的非線(xiàn)性和時(shí)變性引起的碼間干擾問(wèn)題,其本質(zhì)是對(duì)信道或整個(gè)傳輸系統(tǒng)特性進(jìn)行補(bǔ)償。傳統(tǒng)的自適應(yīng)均衡技術(shù)需要定時(shí)發(fā)送訓(xùn)練序列以調(diào)整均衡器的參數(shù),浪費(fèi)了有限的信道帶寬。盲均衡作為一種無(wú)需借助訓(xùn)練序列,僅利用接收序列本身的先驗(yàn)信息進(jìn)行信道補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)均衡技術(shù),近幾年來(lái)一直是通信信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。Bu
4、ssgang類(lèi)算法是目前最常被采用的一類(lèi)盲均衡算法,但由于其非理想的有限長(zhǎng)濾波器使得代價(jià)函數(shù)為非凸的,因此會(huì)導(dǎo)致求解的均衡器系數(shù)陷入局部最優(yōu)解,存在誤收斂現(xiàn)象。為此,學(xué)者們提出了基于支持向量回歸機(jī)(SupptVectRegressSVR)的盲均衡方法,克服了Bussgang類(lèi)盲均衡算法非凸代價(jià)函數(shù)的缺點(diǎn)。但是SVR盲均衡算法中參數(shù)的選取一般都是憑經(jīng)驗(yàn)指定,或是通過(guò)交叉驗(yàn)證程序來(lái)確定,這就增加了算法的復(fù)雜度。本文重點(diǎn)研究了一種新的基于高斯
5、過(guò)程回歸(Gaussianprocessregression,GPR)的盲均衡算法,它優(yōu)化超參數(shù)與獲得最優(yōu)均衡器輸出為同一個(gè)過(guò)程,且不需要交叉驗(yàn)證程序,提高了算法的效率。本文介紹了盲均衡的基礎(chǔ)理論,Bussgang類(lèi)盲均衡算法以及SVR盲均衡算法的原理,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了SVR盲均衡算法相比于經(jīng)典的Bussgang類(lèi)盲均衡算法,如常數(shù)模算法(ConstantModulusAlgithmCMA)和多模算法(MultiModulusAlgit
6、hmMMA)的性能優(yōu)勢(shì)。在此基礎(chǔ)上,闡述了基于高斯過(guò)程回歸的盲均衡理論以及基于GPR的常模信號(hào)盲均衡算法,進(jìn)而提出了基于高斯過(guò)程回歸框架的多模信號(hào)盲均衡算法,給出了完整的理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。為了證明本文所研究的算法的優(yōu)勢(shì),我們通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)將GPR盲均衡算法與CMA、MMA以及SVR盲均衡算法進(jìn)行了性能比較,結(jié)果表明,與SVR盲均衡算法相比,GPR盲均衡算法的優(yōu)勢(shì)為:(1)參數(shù)選擇沒(méi)有繁瑣的交叉驗(yàn)證過(guò)程;(2)優(yōu)化超參數(shù)與獲得最優(yōu)均衡器輸
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