【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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为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰( ISI) ，常采用自适应均衡技术来减小码间干扰，大大降低接收端信号的误码率。最小均方误差( LMS) 算法能有效降低码间干扰，但需要训练序列，因此影响传输效率。基于判决引导的最小均方误差( DDLMS) 算法不需要训练序列，但在眼图未睁开的情况下，可能出现误判，甚至引起误收敛。恒模算法( CMA) 具有比 DDLMS 算法更好的盲均衡特性，但是剩余误差较大。
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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.
LMMSE、Godard、CMA常模、Sato等算法在信道均衡中的应用理论
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ChanEqua_CMA: CMA算法进行信道盲均衡 ChanEqua_Sato: Sato算法进行信道盲均衡 ChanEqua_LMMSE: LMMSE算法进行信道均衡 ChanEqua_LMS: LMS算法进行信道自适应均衡 ChanEqua_RLS: RLS算法进行信道自适应均衡
【自适应盲均衡2】多径衰落信道的复数常模算法（CMA）的理论推导与MATLAB仿真
业精于勤，荒于嬉
05-25 3779
关于均衡的基础知识，首先可参考本人博客 LMMSE、Godard、CMA常模、Sato等算法在信道均衡中的应用理论与MATLAB仿真 理论推导 代价函数 J=E[eGodardp(k)]=E[(∣y(k)∣q−rq)p]=E[(∣wH(k)x(k)∣q−rq)p]J = E\left[ {e_{Godard}^p(k)} \right] = E\left[ {{{\left( {{{\left| {y(k)} \right|}^q} - {r_q}} \right)}^p}} \right] = E\lef
【自适应盲均衡9】基于判决反馈的多径衰落信道的盲均衡与MATLAB仿真(CMA-DFE)
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关于均衡的基础知识，首先可参考本人博客 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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