基于支持向量機與正交小波變換的盲均衡算法.pdf

1、在無線通信系統(tǒng)中，由于信道的多徑衰落等一些復(fù)雜特性的影響，導(dǎo)致信號傳輸過程中不可避免的產(chǎn)生碼間干擾，這樣嚴(yán)重影響了通信質(zhì)量。均衡技術(shù)的出現(xiàn)可以很好的解決這一問題，使得通信系統(tǒng)可以更加可靠和有效。而盲均衡技術(shù)在性能上表現(xiàn)出的很多優(yōu)點，使其成為近年來的一個研究熱點。本文在分析了各種盲均衡算法基礎(chǔ)上，針對小樣本通信，以支持向量機為數(shù)學(xué)工具，結(jié)合小波變換，分?jǐn)?shù)間隔，以及判決引導(dǎo)算法，對盲均衡算法進行了深入研究，并且提出了以下幾種算法，通過mat

2、lab對這些算法進行了仿真，分析了各種算法的性能，本文主要的研究內(nèi)容如下：
　　 1提出了基于正交小波變換的支持向量機盲均衡算法
　　 支持向量機是一種非常優(yōu)秀的小樣本學(xué)習(xí)工具，它可以被用來對數(shù)據(jù)進行回歸或者分類，并且支持向量機具備全局最優(yōu)化特點，設(shè)計的算法可以避免局部最小化。盲均衡算法實質(zhì)上就是對接收信號進行一個回歸擬合問題，使得輸出信號可以滿足誤差性能，本文利用支持向量機的一些特點，針對傳統(tǒng)常數(shù)模盲均衡算法的搜索方法

3、存在的缺陷，研究了支持向量機盲均衡算法，并將正交小波變換引入到盲均衡算法中，提出了基于正交小波變換的支持向量機盲均衡算法。該方法利用小波變換的去相關(guān)性來提高支持向量機盲均衡算法的收斂性能，充分利用了支持向量機的全局隨機搜索的特性。實驗仿真結(jié)果表明了所提算法的優(yōu)越性。
　　 2提出了引入支持向量機的小波分?jǐn)?shù)間隔盲均衡算法
　　 由于支持向量機盲均衡算法是通過線性規(guī)劃求解來搜索最優(yōu)化權(quán)向量的，該搜索方法在處理小樣本數(shù)據(jù)時，可

4、以表現(xiàn)出非常強的優(yōu)化性能，但是當(dāng)樣本數(shù)據(jù)不斷增大時，所需要的計算量會大大增加。而小波分?jǐn)?shù)間隔盲均衡算法是利用隨機梯度下降法來搜索最優(yōu)化權(quán)向量，這種算法很容易出現(xiàn)局部最小化，提出一種可以避免局部最小化的算法是很有必要的。根據(jù)以上兩種算法的優(yōu)缺點，提出一種引入支持向量機的小波分?jǐn)?shù)問隔盲均衡算法，該算法先利用支持向量機盲均衡算法來啟動均衡器，對一小段接收信號進行均衡，得到一組優(yōu)化權(quán)向量，利用該權(quán)向量來初始化小波分?jǐn)?shù)間隔盲均衡算法，使得算法既避

5、免了局部極小化又可以實現(xiàn)對接收信號的實時均衡。實驗仿真表明了該算法具有優(yōu)秀的性能。
　　 3提出了基于支持向量機的小波判決引導(dǎo)組合盲均衡算法
　　 為了進一步改善算法的穩(wěn)態(tài)誤差性能，一種軟切換雙模式盲均衡算法被提出，該算法是常數(shù)模算法(CMA)和判決引導(dǎo)(Decision Directed, DD)算法相結(jié)合的聯(lián)合盲均衡算法，基于統(tǒng)計特性均衡準(zhǔn)則的均衡算法(Liner Equalizer，LE)收斂速度極快，但其收斂后穩(wěn)