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一种双模式盲均衡新算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态剩余误差大的缺点,研究了常数模算法与判决引导算法(DD)相结合的双模式盲均衡算法,通过分析CMA和DD之间的相似之处,引出了一种新的切换条件用于该算法中2种模式之间的切换,并提出了基于该新切换条件的双模式盲均衡新算法.与硬切换不同,新算法中2种模式对信号的均衡是交替进行的.新算法充分利用了CMA能使眼图睁开的良好性能和DD收敛速度快、稳态误差小的优点,使其具有比CMA更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.用水声信道对算法的性能进行了仿真研究,结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对波特间隔盲均衡算法的缺陷,利用分数间隔盲均衡算法能获得更多更详细的信道信息,判决反馈滤波器能补偿深度谱零点信道畸变所产生的影响,解相关常数模算法能加快收敛速度的优点,提出一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法(FSDDFE).该算法采用分数间隔加判决反馈的模型结构,在均衡器(前馈滤波器)权系数的调整中,引入了解相关常数模算法,使FSDDFE算法的收敛速度显著加快、均方误差明显减少.水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性能. 相似文献
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首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制EASI算法中的步长因子,从而提出了一种基于分离状态的步长自适应EASI盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其它固定步长或变步长的EASI算法。 相似文献
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基于分离度梯度的步长自适应自然梯度算法 总被引:1,自引:1,他引:0
首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子,从而首次提出了一种基于分离状态的步长自适应自然梯度盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的自然梯度算法。 相似文献