【自适应(盲)均衡1】LMMSE、Godard、CMA常模、Sato等算法在信道均衡中的应用理论与MATLAB仿真(代码见优快云同名资源)

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分类专栏： 调制解调算法基础 文章标签： LMMSE Godard CMA Sato 信道均衡
于 2020-05-25 10:22:31 首次发布
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本文介绍了LMMSE、Godard、CMA和Sato等自适应均衡算法在信道均衡中的应用理论，通过MATLAB进行仿真。实验包括基于LMMSE的均衡、自适应均衡的LMS和RLS算法以及盲均衡的Godard、CMA和Sato算法。通过仿真，分析了不同信道下各算法的表现，如信道A和信道C，并讨论了滤波器长度、初值选择等因素对算法性能的影响。

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1.实验背景

考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送符号经过ISI失真信道传输，叠加高斯加性白噪声。
基带等效数据传输系统
设发送信号采用QPSK调制，即 x k = ( ± 1 ± j ) / 2 {x_k} = ( \pm 1 \pm j)/\sqrt 2 x

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基于matlab的lmmse信道均衡算法仿真，很好用，适用于初学者学习探讨
基于NLMS 算法的自适应信道均衡附matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。基于NLMS算法的自适应滤波器的构建方法,该方法具体步骤如下:步骤一:确定参数;步骤二:初始化;步骤三:确定数据.本发明利用自适应滤波器中步长的变化,增强其滤波性能,尤其在低信噪比环境下,提高了滤波系统的抗噪能力.它在自适应滤波技术领域里具有较好的实用价值及广阔地应用前景.
【自适应(盲)均衡1】LMMSE、Godard、CMA常模、Sato等算法在信道均衡中的应用理论与MATLAB仿真
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### 应用理论 - **LMMSE（线性最小均方误差）...- 上述代码仅为CMA算法的简单示例，对于LMMSE、Godard、Sato等算法，需要根据其具体的算法原理进行相应的修改。 - 在实际应用中，可能需要调整参数以获得更好的性能。
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