一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法技术

一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，属于数字通信信号处理领域，其特征在于通过盲均衡收敛误差来控制盲均衡算法收敛步长，优化后的CMA盲均衡算法步长由反比例函数与指数函数协同控制，利用分式性质，使均衡算法步长在算法前期减小迅速，加快了收敛速度，算法后期算法步长变化缓慢，减小了剩余误差。与传统固定步长的CMA算法相比，优化后的CMA盲均衡算法具有收敛速度快，剩余误差小等优良特性。

A CMA blind equalization variable step size optimization method for MPSK signals

【技术实现步骤摘要】
一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法
本专利技术主要针对数字通信系统解调端固定步长的CMA盲均衡算法效果不理想的情况进行优化。涉及指数函数单调特性、反比例函数单调特性、分式性质。旨在改善传统CMA算法中收敛精度与收敛速度的矛盾，以获得更好的收敛性能，属于通信信号处理领域。
技术介绍
无线通信系统中，由于信道的衰落、时变、非线性和多径传播等引起的码间干扰会导致误码。为减少码间干扰对通信解调性能的影响，必须对信道进行适当的矫正，即信道均衡。基于训练的自适应均衡技术会占用额外的通信带宽，当信道发生变化时还需要重新发送训练序列，这要求系统增加反馈信道，导致系统复杂度提高。盲均衡技术克服了基于训练的自适应均衡缺点，在不发送训练序列的情况下就能对信道进行均衡。在众多盲均衡算法中，CMA算法由于计算量小，复杂度低，收敛性良好被广泛应用于各种通信系统中。但传统的CMA盲均衡算法采用固定步长，导致均衡后剩余误差较大，收敛速度较慢。为解决收敛速度和收敛精度之间的矛盾，一个有效的办法就是用变步长代替固定步长。针对变步长，国内外学者提出了诸多方法，主要包括：（1）姚宇宏于《中国新通信》发表的《基于双曲正切函数的变步长盲均衡算法》一文中，将剩余误差作为双曲正切函数自变量，利用该函数模值在自变量为零时取值为零，随着自变量增大模值逐渐增大，最后趋近于1的性质来定义步长；（2）张天瑜于《长春工业大学学报（自然科学版）》发表的《基于误差峰值的改进型CMA盲均衡算法》一文中，将步长定义成常数与以自然常数e为底的指数函数相乘的形式。其中，常数用来限制步长的取值范围，剩余误差作为指数函数的指数部分控制步长实时变化；（3）PSTang等人于InternationalComputerConferenceonWaveletActiveMediaTechnology&InformationProcessing提出的《Improvedalgorithmforblindchannelequalization》一文中，将剩余误差作为非线性函数的自变量用于控制步长实时变化。以上文献虽使用不同方法，但皆是以剩余误差来控制步长实时变化，保证算法在剩余误差较大时使用较大步长，剩余误差较小时使用较小步长，提高了CMA算法的收敛性能。但文献（1）中的方法收敛速度较慢，文献（2）（3）中的方法在零点附近的步长变化较大，导致算法后期步长偏大，不能获得较小的稳态误差。本专利技术针对上述优化方法存在的问题，提出一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，旨在以较低的时间开销提高算法收敛精度。
技术实现思路
为了解决传统CMA算法收敛速度和收敛精度的矛盾，本专利技术提出一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法。该专利技术在传统CMA算法的基础上，利用反比例函数区间单调性，指数函数单调特性及分式相关性质来定义算法步长的表达式，以可变步长代替固定步长，提高了算法的收敛性能。本专利技术具体实现步骤如下：（1）常量初始化：初始化均衡器的阶数、抽头权向量及本优化方法计算步长时涉及到的常量。通过均衡器的输入信号x(n)计算CMA算法恒模常量R2的值，其计算式为：（2）计算误差函数e(n)：用当前时刻输入信号x(n)通过均衡器后的输出y(n)和恒模常量R2计算当前时刻的误差e(n)，计算式为：（3）计算步长μ(n)：用当前时刻的误差e(n)计算当前时刻的步长μ(n)，计算式为：式中，n为时间序列，C为略大于0的实数。α为步长因子，一般取0.01，其作用是限制步长取值范围。β为略小于1的实数。γ为大于1的实数，取值上限为1/α，用于限制分式的大小，使其小于指数函数βn的值。e(n)为算法剩余误差，随着时间序列n的增大，其值逐渐减小。由反比例函数区间单调性可知，1/(|e(n)|+C)逐渐增大。该反比例函数与指数函数βn共同控制步长的实时变化。由指数函数单调性可知，βn的值随着n的增大逐渐减小，结合分式性质，的值减小。反比例函数与指数函数共同作用，使算法前期使用较大步长，提高收敛速度，后期使用较小步长，提高收敛精度；（4）更新均衡器权向量：用当前时刻的均衡器权向量W(n)、均衡器输出y(n)、步长μ(n)、剩余误差e(n)来计算下一时刻的均衡器权向量W(n+1)，计算式为：式中，X*(n)为均衡器输入信号x(n)的复共轭；（5）获得均衡后的信号：通过以上步骤，信道已经得到适当矫正，具有多径衰落的信号通过改进后的盲均衡器即输出均衡后的信号。本专利技术对比已有技术的创新点：将反比例函数与指数函数结合，共同控制步长。利用分式性质使步长在算法前期能快速跟踪剩余误差，加快收敛速度，后期于零点附近变化较小，减小了剩余误差，从而能提高CMA算法的收敛性能。本专利技术至少包含以下有益效果：（1）算法前期使用较大步长，减少时间开销，提高收敛速度；（2）算法后期使用较小步长，减小剩余误差，提高收敛精度。附图说明图1为盲均衡原理框图。图2为本专利技术算法流程图。具体实施方法附图中，图1为本专利技术进行盲均衡的原理框图，其具体实施过程用图2流程图表示。为进一步说明专利技术的内容、效果及创新点，下面对其中的技术细节进一步详细阐述。首先，本专利技术中盲均衡器的输入信号为接收机粗解调后的准基带信号，分为I路和Q路两路信号。盲均衡器的阶数为N，抽头权向量为W(n)，输入信号为x(n)，输出信号为y(n)，其中输入信号x(n)包括多径和噪声。用无记忆非线性估计器g(·)对盲均衡器输出信号y(n)进行非线性变换以获得发送端信号的估计值z(n)。误差信号e(n)通过优化后的CMA算法对盲均衡器权向量W(n)进行调整。在算法开始时需对盲均衡器进行初始化并计算CMA算法中的恒模常量R2。根据先验知识，当盲均衡器阶数N=11时即可获得较好的均衡效果，故可将均衡器权向量初始化为W(n)={0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0}。算法中的恒模常量R2可由输入信号x(n)通过下式计算：其次，将输入信号x(n)通过盲均衡器，通过x(n)和W(n)可计算当前时刻均衡器的输出值y(n)，其计算公式为：将盲均衡器输出信号y(n)通过阈值决策装置g(·)可计算出发送端信号的估计值z(n)。而误差函数e(n)为发送端信号估计值z(n)与均衡器输出信号y(n)的差值，即e(n)=z(n)-y(n)=g(y(n))-y(n)。其中，g(·)为CMA算法中无记忆非线性函数，通过该函数对y(n)进行非线性变换，其表达式为g(·)=g(y(n))=y(n)/|y(n)|·{|y(n)|+R2|y(n)|-|y(n)|3}。由此，当前时刻的误差e(n)的计算公式为：在已知当前时刻误差的情况下，根据误差特性计算可变步长，其计算公式为：式中，α为步长因子，一般取0.01，其作用为限制步长的取值范围。n为时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：/n（1）将算法剩余误差作为反比例函数的自变量，利用反比例函数区间单调性和指数函数的单调特性，二者协同控制算法步长的变化；/n（2）将反比例函数作为分式分母，指数函数作为分式分子，当分式值为正数时，利用分子减小、分母增大，分式值减小的性质，使步长在算法前期迅速变化，提高算法收敛速度，后期趋于稳定，提高算法收敛精度；/n（3）步长由下式计算结果：/n

【技术特征摘要】
1.一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：
（1）将算法剩余误差作为反比例函数的自变量，利用反比例函数区间单调性和指数函数的单调特性，二者协同控制算法步长的变化；
（2）将反比例函数作为分式分母，指数函数作为分式分子，当分式值为正数时，利用分子减小、分母增大，分式值减小的性质，使步长在算法前期迅速变化，提高算法收敛速度，后期趋于稳定，提高算法收敛精度；
（3）步长由下式计算结果：



式中：n为时间节点，μ(n)为算法步长，α为步长因子，用于控制步长范围，β为略小于1的实数，γ为大于1且小于1/α的实数，用于限制的大小，使其小于βn的值，C为略大于0的实数，e(n)为剩余误差。


2.根据权利要求1所述的一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：
算...

【专利技术属性】
技术研发人员：江虹，辜馨月，伍春，蒋亮亮，杨浩，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51