[发明专利]一种自适应的双模式盲均衡方法及系统

说明书

本发明公开了一种自适应的双模式盲均衡方法及系统，所述方法包括：对接收端的接收信号采用DDLMS算法计算第一误差信号；根据第一误差信号，判断选择DDLMS模式、CMA+DDLMS加权双模式或CMA模式计算第二误差信号；利用第二误差信号对抽头系数进行更新；利用更新后的抽头系数对接收信号进行均衡计算，并根据均衡后数据进行判决和误差计算。本发明的方法具有更快的收敛速度、更小的剩余误差、以及在不同信噪比情况下都具有更小的误码率。

技术领域

本发明涉及信道均衡技术领域，具体涉及一种自适应的双模式盲均衡方法及系统。

背景技术

在卫星通信系统中，有限的传输带宽、多径效应和加性噪声等因素会导致接收的码元存在很严重的码间串扰，严重影响通信质量，降低通信的可靠性与稳定性。目前，信道均衡技术是解决这一问题的有效方式，在军事和民用领域都有着广泛的应用前景。由于无线通信信道的传输特性往往是时变的，因此均衡器在处理接收信号时必须实时跟踪信道的变化，才能消除码间串扰，补偿失真的信号。为了实现这一目标，提出了均衡系数可以调整的自适应均衡技术。自适应均衡技术主要分为传统的自适应均衡和盲均衡两类。传统的自适应均衡算法主要有最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(RecursiveLeast Squares,RLS)算法两种，需要足够的训练序列才能达到比较好的效果，这会降低频谱利用率。

几十年来，针对不同的应用需求，研究者提出了多种盲均衡算法。其中，最早提出的常模算法(Constant Modulus Algorithm，CMA)易于实现，计算量少，是目前应用最广泛的一种盲均衡算法，但是存在着收敛速度慢，稳态误差大，无法修正相位偏移等缺点。为了进一步改善相位恢复能力，提出了修正恒模算法(Modified Constant ModulusAlgorithm，MCMA)，然而其在收敛速度和稳态误差方面并没有明显改进。因此，为了进一步提高均衡器的收敛速度和降低稳态误差，有学者提出了Bussgang类盲均衡算法和判决引导最小均方(Direct Decision Least Mean Square,DDLMS)算法相联合的双模式盲均衡算法。基于该基本原理，2019年，王光旭等人提出了基于余弦代价函数的双模盲均衡算法，该算法中两个均衡器并联使用，且使用凸组合结构联合两个均衡器，复杂度高。同年，丛文胜提出了并行多模算法(Multimode Algorithm,MMA)+区域多模算法(Regional MultimodeAlgorithm,RMA)算法，该算法也是两个均衡器并联使用，每一次迭代过程中都需要计算两种算法的误差，复杂度高。此外，该算法在收敛初期利用Bussgang类盲均衡算法使算法的均方误差减小，然后切换到DDLMS算法，使均衡效果达到更优。将Bussgang类盲均衡算法和DDLMS算法结合起来的核心思想是切换或加权。其中切换双模式盲均衡算法通过对每一次的误差进行阈值判断来选择对应的模式，然而该算法只有一个判决阈值，普适性差，容易导致算法不收敛或者收敛非常慢。加权双模式盲均衡算法兼顾两种不同算法误差的误差函数，可以改善算法收敛性能，但是计算复杂度增加。由以上分析可知，近年来提出的并行双模式算法复杂度高，传统的切换双模式算法和加权双模式算法各有优缺点。

发明内容

本发明的目的在于克服盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、计算复杂度高等问题，提出一种切换模式和加权模式联合CMA+DDLMS双模式盲均衡方法。

为实现上述目的，本发明的实施例1提出了一种自适应的双模式盲均衡方法，所述方法包括：

对接收端的接收信号采用DDLMS算法计算第一误差信号；

根据第一误差信号，判断选择DDLMS模式、CMA+DDLMS加权双模式或CMA模式计算第二误差信号；

利用第二误差信号对抽头系数进行更新；

利用更新后的抽头系数对接收信号进行均衡。

作为上述方法的一种改进，所述方法还包括：初始化的步骤，具体包括：