[发明专利]面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法及盲均衡器

权利要求书

1.一种面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法，其特征在于，所述面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法首先，基于高阶正交振幅调制信号星座图特征选取特定模值R_i，构建关于R_i的先验概率，计算由均衡器输出信号模值与R_i的均衡误差并排序，依照先验概率提取全量样本中对应于恒定模值R_i的样本集合作为选定样本集合，记为Ω_i；然后依据经典恒模算法与Ω_i构建高阶正交振幅调制信道下代价函数J_MCMA(w)；最后依据牛顿法构建高阶正交振幅调制信道下盲均衡方法的迭代公式，最优化盲均衡器并最小化代价函数J_MCMA(w)。

2.如权利要求1所述的面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法，其特征在于，所述面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法具体包括以下步骤：

第一步，样本选择，记高阶正交振幅调制信号的模值构成的集合为Ω＝{R_i}(i＝1,2,…,I)，I表示特定模值的个数，记观测信号样本总数为N，首先选取高阶正交振幅调制信号特定模值R_i，然后计算基于R_i的先验概率和均衡误差(n＝1,2,…,N)，依据先验概率计算样本长度N_i，并将均衡误差按照升序排序，取其中前N_i个样本作为选定样本Ω_i；

第二步，构建代价函数，记均衡器为w，依据经典恒模算法与选定观测信号样本Ω_i构建高阶正交振幅调制信道下代价函数J_MCMA(w)；

第三步，构建迭代公式，依据牛顿法构建高阶正交振幅调制信道下盲均衡方法的迭代公式，最优化盲均衡器并最小化代价函数。

3.如权利要求2所述的面向高阶正交振幅调制信号的信道盲均衡方法，其特征在于，所述选择恒模样本Ω_i方法，记高阶正交振幅调制信号的模值构成的集合为Ω＝{R_i}(i＝1,2,…,I)，记观测信号样本总数为N，首先选取高阶正交振幅调制信号特定模值R_i，然后计算基于R_i的先验概率和均衡误差(n＝1,2,…,N)，依据先验概率计算样本长度N_i，并将均衡误差按照升序排序，取其中前N_i个样本作为选定样本Ω_i；

记高阶正交振幅调制信号的模值构成的集合为Ω＝{R_i}(i＝1,2,…,I)，由于均衡器的稳态输出是对传输信号的估计值，输出根据模值被划分为不同的子集

相应的信道观测信号向量x(n)被划分为不同的子集：

其中是理想均衡器，[·]^H表示矩阵的共轭转置，|·|表示取绝对值；

记用于搜索最优化均衡器的总样本数为N，首先遵循以下原则选择高阶正交振幅调制信号的恒定模值R_i：第一，具有所选模值的圆应通过尽可能多的点；第二，所选圆与其相邻圆之间的距离应尽可能大；其次根据所选R_i计算高阶正交振幅调制信号的先验概率，结合先验概率和样本总量得到所选目标样本长度，记为N_i：

其中，P_i为模值R_i的星座点数，Q为高阶正交振幅调制信号的阶数，为具有模值R_i的传输信号的先验概率，表示向下取整运算；

如果盲均衡器收敛于最优解，即则存在数学关系因此有如下不等式成立：

对于所有x_i(n)∈Ω_i和成立；显然，根据集合Ω_i的定义，在理想情况下此外，并且远大于0；

根据上述结论，均衡器输出误差对按照升序进行排序，则前N_i项对应的x(n)构成的样本集合Ω_i被认为是选定的具有模值R_i的样本集合；然而，在实现信道均衡之前，最优均衡器是未知的，为了解决这一问题，使用第k次迭代值w_k代替然后将均衡器输出误差的前N_i项对应的样本作为所需的样本集合。