基于高阶统计量的信道均衡算法研究

来源 :长春工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:suibiannicheng
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随着经济的发展和社会的进步,人们对于通信提出了更高的要求。为了满足人们对高速度和高质量通信的要求。MIMO通信系统由于其能够在有限的带宽下,通过在空间上的拓展,能够达到提升通信系统容量这一目的,而广泛地被关注。 盲源分离技术由于不需要训练序列,就能达到信号的分离,这无疑能够提高信息的传输效率。就目前的GSM系统来说,有时候训练序列占所在的传输序列的比例高达20%。盲信号分离和均衡技术,在不需要借助训练序列,而依据信号本身的特征以及一些假设条件就能达到分离的效果,无疑具有很好的吸引力。在某些传输信道不可知的情况下,盲信号处理技术有其潜在的优势。 文中对目前国内外的盲分离技术现状做了综述,系统介绍了目前常用的MIMO系统信号分离算法。在结合前人工作的基础上,利用JADE算法较SVD算法具有良好收敛性和高阶统计量的性质,提出了一种在频域内对一个MIMO系统进行辨识及信号分离的算法。在频域内,将卷积型的MIMO混合问题,转化成瞬时型MIMO混合问题,利用观测信号的高阶统计量信息构造矩阵,选择合适的含有信道信息的矩阵,通过矩阵分解,获得系统参数。当置换矩阵P恒定时,能够完成MIMO系统信号的盲分离,当置换矩阵P不恒定时,采用互四阶累计量解决了排序问题。最后对算法进行了仿真,实验表明本文提出的算法可以获得较SVD算法更好的结果。
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