常模算法及其在盲多用戶檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、常模算法(CMA)是一種重要的盲自適應(yīng)均衡算法，它不需要訓(xùn)練序列，僅僅通過接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性來獲得信道的狀態(tài)信息，從而有效地恢復(fù)出發(fā)送信號(hào)，可以很好地節(jié)約系統(tǒng)的頻譜資源。常模算法以其計(jì)算復(fù)雜度低、性能比較好、易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，成為通信系統(tǒng)中廣泛研究的盲均衡技術(shù)。但由于常模算法代價(jià)函數(shù)本身的缺陷，算法存在以下缺點(diǎn)：初始值的設(shè)置對(duì)其影響非常大；步長因子對(duì)收斂速度有很大限制；模參數(shù)值的選取決定其能否全局收斂。 本文討論常模算法及其在

2、盲多用戶檢測(cè)中的應(yīng)用。針對(duì)常模算法的幾個(gè)缺點(diǎn)，對(duì)常模算法進(jìn)行改進(jìn)。本文采用線性約束條件克服初始值的影響。對(duì)于常模算法的收斂速度問題，本文首先分析了AWGN信道下LC-CMA代價(jià)函數(shù)的解析性能，在此基礎(chǔ)上提出了一種線性約束共軛梯度常模算法LC-CGCMA。隨后，又研究了LC-CGCMA算法的改進(jìn)算法M-LCCGCMA，其核心是采用最優(yōu)自適應(yīng)步長的方法對(duì)LC-CGCMA.進(jìn)行優(yōu)化，并推導(dǎo)出步長的解析形式，確保了算法收斂于期望用戶，提高了系統(tǒng)