[发明专利]一种快速收敛的半盲均衡方法

权利要求书

1.一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：

A 使用LMS算法当前误差的实部符号和MCMA算法当前误差的实部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；

B 使用LMS算法当前误差的虚部符号和MCMA算法当前误差的虚部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿。

2.根据权利要求1所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，

LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于分别比较LMS算法误差和MCMA算法误差的实部符号和虚部符号：

若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；停止实部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的实部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的实部更新；

若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿，若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿；停止虚部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的虚部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的虚部更新。

3.根据权利要求1所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，

LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于改进LMS算法的步长因子函数：

LMS算法只是在系统的初始阶段对MCMA算法进行补偿，在系统收敛到一定程度后，LMS算法易陷入局部极小值；在LMS算法陷入局部极小值时将其步长因子修正为0，停止LMS算法的补偿，使系统继续收敛。

4.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：

以系统输出端的码间串扰的值为标准，若此值连续多次迭代维持在一个范围内，表明系统已陷入局部极小值，此时停止LMS算法的补偿。

5.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：

以系统输出端信号值为标准，若此值的星座图落在预先设定好的收敛范围内，则表明系统已经收敛到某阈值下，此时停止LMS算法的补偿。

6.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：LMS补偿算法的步长因子采用自适应变步长因子。