基于CMA恒模盲均衡算法的MATLAB仿真实现

于 2023-08-08 22:19:22 发布
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文章标签： 算法 matlab 数据结构
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本文介绍CMA恒模盲均衡算法在MATLAB中的实现过程，通过建立QPSK调制系统，模拟信道失真，利用CMA算法进行均衡处理，降低误码率，验证算法在不同信噪比下的性能。

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基于CMA恒模盲均衡算法的MATLAB仿真实现

随着数字通信技术的不断发展，人们对于高速率、大容量的无线通信系统的需求越来越高。然而，由于复杂的信道环境和噪声干扰的影响，数字通信系统的接收端往往需要进行均衡处理，以提高系统的性能。其中，恒模（CM）均衡算法是一种较为常见的均衡算法之一。本篇文章将介绍基于CMA恒模盲均衡算法的MATLAB仿真实现。

  1. CMA恒模均衡算法简介

CMA恒模均衡算法是一种盲均衡算法，其主要思想是通过最小化接收信号中的符号间干扰，从而实现均衡处理。相对于传统的线性均衡算法，CMA算法的优势在于对于非线性失真等复杂的信道干扰具有更好的鲁棒性。

在CMA算法中，首先需要构建一个初始的权值向量w，然后通过反复迭代的方式不断调整权值向量w，直至收敛于最终权值。CMA算法的迭代公式如下：

w n + 1

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但是在多用户环境下, 单纯使用传统的恒模代价函数, 虽然我们可以同时求出P个权矢量，但经过多次计算，我们可能会得到指向同一目标的权，即其代价函数通常存在多个极值点，并不能保证收敛到期望用户，因而Luis Castedo等人在1997年提出了一种新准则，以确保恒模算法能够收敛到期望解。可以看到，通过MMA盲信道估计之后，其可以获得较好的误码率性能指标。MMA算法是将CMA算法中的实部和虚部分开来计算的盲均衡算法，相对于CMA算法，MMA算法可以更好的匹配星座图，消除相位旋转，同时具有误差小的优点。
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